一、我们应该制作什么样的数据集? 首先我们应该我们了解到遥感图像的变化检测是建立在多时相的基础上的,也就是说,我们对于神经网络的输入至少是有两张图片的,而且必须有一个标签来知道变化的区域的是那一块。 在双时相变化检测里,一般来说对于遥感图像的标注是在最新的时相里进行的,例如2017和2018年份的两张图片中,我们选择在2018年度的图像上进行标注。 二、双时相遥感图像变化检测的标注 一般来说变化的区域是连通的,是一片一片的,因此对于图像的标注我们可以使用labelme的多边形标注进行标注 1.在conda的环境中运行 conda install labelme指令即可安装 2.运行labelm
2021-08-30 17:45:11 104KB python 图像深度 学习
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用预训练好的神经网络提取图片特征
2021-08-27 08:14:25 4KB 计算机 深度学习 图像处理
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本文档阐述深度学习技术和图像识别的关系,该文档用通俗易懂的方式解释相关术语的含义,适合内行人拿来给外行人讲解科普用
2021-08-19 11:40:32 2.76MB 深度学习 图像处理 图像识别 机器学习
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SE Attention pytorch源代码
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清华大学图形学实验室Jittor团队在2021年5月5日提出了一种新的注意机制,称之为“External Attention”。资源包括论文原文、中文翻译、源代码。
2021-08-17 13:23:59 10.26MB 注意力机制 深度学习 图像 计算机视觉
DANet Attention资源包括论文原文和源代码
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自注意力机制Self Attention——Pytorch源代码
2021-08-17 13:23:55 4KB pytorch attention 深度学习 图像处理
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A2Attention——Pytoch源代码
2021-08-17 13:23:54 2KB attention pytorch 深度学习 图像处理
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AFT——pytoch源代码
2021-08-17 13:23:53 2KB attention pytoch 深度学习 图像处理
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BAM注意力机制——Pytorch源代码
2021-08-17 13:23:53 3KB attention pytorch 深度学习 图像处理
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