一.预处理数据部分 1.创建 tfrecord(修改 deeplab\ dateasets\ build_data.py) 模型本身是把一张张 jpg 和 png 格式图片读到一个 Example 里,写入 tfrecord.但我是一个大的 tif 文件,需要把几万像素的图片分割成小块写入到一个 tfrecord 文件里,而 tf 没有对 tif 格式的图片的解码,因此不能直接使用原来的 build_data.py. 先用 osgeo 里的 gdal 读取 tif 文件,得到大 tif 的 np…

Classifying urban land use by integrating remote sensing and social media data   Xiaoping Liu, Jialv He, Yao Yao, Jinbao Zhang, Haolin Liang, Huan Wang & YeHong 摘要 研究方向的重要性(有意义): 城市土地使用信息在城市管理.政府政策制定.和人类活动监测方面扮演着重要的角色. However,存在的困难: 由于城市系统的复杂性,将城市功能…

免费下载TM,ETM的网址,速度还行,本人下载过, http://glcfapp.umiacs.umd.edu 还有一个是下载其他数据的,也可以去看看免费下载·遥感数据http://daac.gsfc.nasa.gov/data/dataset/index.html 下载遥感数据一般是国外网,速度稍微慢点…

训练我们自己的数据 本篇继续之前的教程,下面我们尝试使用别人定义好的网络,来训练我们自己的网络. 1.准备数据 首先很重要的一点,我们需要准备若干种不同类型的图片进行分类.这里我选择从ImageNet上下载了3个分类的图片(Cat,Dog,Fish). 图片需要分两批:训练集(train).测试集(test),一般训练集与测试集的比例大概是5:1以上,此外每个分类的图片也不能太少,我这里每个分类大概选了5000张训练图+1000张测试图. 找好图片以后,需要准备以下文件: words.txt:分…

1.keras 自带的 keras_proprecessing.image 只支持三种模式图片(color_mode in ['grey', 'RGB', 'RGBA'])的随机扩增. 2.遥感数据除了一景影像大,不能一次性扩增外,有的高光谱卫星波段多,如 Landsat8 就有8个波段,无法直接用 keras_proprecessing.image 的 flow_from_directory 和 flow_from_dataframe 进行数据扩增. 3.看了 image 的源码后发现,不能用…

三:使用Caffe训练Caffemodel并进行图像分类 上一篇记录的是如何使用别人训练好的MNIST数据做训练测试.上手操作一边后大致了解了配置文件属性.这一篇记录如何使用自己准备的图片素材做图像分类.第一篇<实践详细篇-Windows下使用VS2015编译安装Caffe环境(CPU ONLY) >有讲过使用Caffe的背景.所以这篇记录使用的素材就是12306的验证码来进行图像识别分类. 1.准备素材 由于这里抓取到的验证码是整合后的大图.就是8张小图片合成的.由于12306的验证码大图并…

1. 准备自己的图片数据 选用部分的Caltech数据库作为训练和测试样本.Caltech是加州理工学院的图像数据库,包含Caltech101和Caltech256两个数据集.该数据集是由Fei-FeiLi, Marco Andreetto, Marc 'Aurelio Ranzato在2003年9月收集而成的.Caltech101包含101种类别的物体,每种类别大约40到800个图像,大部分的类别有大约50个图像.Caltech256包含256种类别的物体,大约30607张图像.图像如下图所示…

1.美国国家海洋和大气管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration,NOAA) 美国国家海洋和大气管理局隶属于美国商业部下属的科技部门,主要关注地球的大气和海洋变化,提供对灾害天气的预警,提供海图和空图,管理对海洋和沿海资源的利用和保护,研究如何改善对环境的了解和防护. 网站:http://www.noaa.gov/ 2.NOAA 卫星简介: NOAA是美国国家海洋大气局的第三代实用气象观测卫星,第一代称为“泰罗斯” (TIROS)系列(…

概述 在前边一篇文章,我们讲了如何复现论文代码,使用pascal voc 2012数据集进行训练和验证,具体内容可以参考<deeplab v3+在pascal_voc 2012数据集上进行训练>,在本篇文章,我们主要讲述,如何对deeplab v3+进行迁移学习,也即如何使用deeplab v3+算法来训练个人的数据集. 1. 数据集准备 首先在开始之前我们先对数据集做一个简单的说明,由于deeplabv3+使用的TensorFlow框架,并且为了提高训练的速度,因此在训练开始前,需要转换成t…

由于我涉及一个车牌识别系统的项目,计划使用深度学习库caffe对车牌字符进行识别.刚开始接触caffe,打算先将示例中的每个网络模型都拿出来用用,当然这样暴力的使用是不会有好结果的- -||| ,所以这里只是记录一下示例的网络模型使用的步骤,最终测试的准确率就暂且不论了! 一.图片数据库 来源 我使用的图像是在项目的字符分割模块中分割出来的字符图像,灰度化并归一化至32*64,字符图片样本示例如下: 建立自己的数据文件夹 在./caffe/data/目录下建立自己的数据文件夹mine,并且在mi…