U-net网络主要思路是源于FCN,采用全卷积网络,对图像进行逐像素分类,能在图像分割领域达到不错的效果. 因其网络结构类似于U型,所以以此命名,可以由其架构清晰的看出,其构成是由左端的卷积压缩层,以及右端的转置卷积放大层组成: 左右两端之间还有联系,通过灰色箭头所指,右端在进行转置卷积操作的时候,会拼接左端前几次卷积后的结果,这样可以保证得到 更多的信息. 在网络的末端得到两张feature map之后还需要通过softmax函数得到概率图,整个网络输出的是类别数量的特征图,最后得到的是类别的

上两个月参加了个比赛,做的是对遥感高清图像做语义分割,美其名曰"天空之眼".这两周数据挖掘课期末project我们组选的课题也是遥感图像的语义分割,所以刚好又把前段时间做的成果重新整理和加强了一下,故写了这篇文章,记录一下用深度学习做遥感图像语义分割的完整流程以及一些好的思路和技巧. 数据集 首先介绍一下数据,我们这次采用的数据集是CCF大数据比赛提供的数据(2015年中国南方某城市的高清遥感图像),这是一个小数据集,里面包含了5张带标注的大尺寸RGB遥感图像(尺寸范围从3000×30

作者:朱金灿 来源:http://blog.csdn.net/clever101 首先是读取遥感图像的R.G.B波段数据的做法.读取R.G.B波段数据的像素值主要通过IRaster接口的Read方法在Raster上读取指定位置的像素块(PixelBlock),然后通过像素块的GetVal方法获取指定Band中位置的像素值.首先我们来看一下IPixelBlock接口的GetVal方法,其语法如下: public object GetVal( int plane, int X, int Y); 第一

---恢复内容开始--- 一.图像几何校正的概述 1.几何校正方法: 1)利用卫星自带的地理定位文件进行几何校正.主菜单>>>Map>>Georeference传感器的名称,来启动这种矫正方法. 2)Image to Image几何校正.一幅图像没有经过几何校正的删个文件或者已经经过几何校正的栅格文件作为基准图,通过两幅图上选择同名点来配准另一幅栅格文件,使相同地物出现在校正后的相同位置,大多数的几何校正都是通过这种方法来完成的. 选择主菜单>>Map>&g

http://blog.sina.com.cn/s/blog_74a459380101r0yx.html opencv2 矩阵方式 resize图像缩放代码(转载) (2014-05-16 09:55:35) 转载▼   分类: Opencv_Function 最近学习opencv的时候遇到的一些技术问题,拿出来分享一下.opencv1和opencv2最大的区别就是c++支持,这使得网上有些资料是opencv1的c语言写的,而有些人喜欢c++,当然接口函数也就不同了.下面是一个c++的openc

基本配置信息 tensorflow (1.4.0) tensorflow-tensorboard (0.4.0) Keras (2.1.5) Python (3.6.0) Anaconda 4.3.1 (64-bit) Windows 7 darknet链接 https://github.com/pjreddie/darknet 下载后在cfg文件夹下找到yolov2的配置文件yolov2.cfg yolov2权重文件链接 https://pjreddie.com/darknet/yolov2/

java实现 HTTP/HTTPS请求绕过证书检测代码实现 1.开发需求 需要实现在服务端发起HTTP/HTTPS请求,访问其他程序资源. 2.URLConnection和HTTPClient的比较 HttpClient是个很不错的开源框架,封装了访问http的请求头,参数,内容体,响应等等, DefaultHttpClient和它的兄弟AndroidHttpClient都是HttpClient具体的实现类,它们都拥有众多的API,而且实现比较稳定,bug数量也很少. 3.使用Apache的Ht

Git钩子的作用: (pre-commit ) 在用户执行 git commit -m "xxx" 命令之前,先执行pre-commit文件中的脚本命令 在pre-commit文件中,编写脚本 执行pom.xml中配置的各种插件 对代码先进行检测 如果所有插件都检测通过,git commit 命令才能执行成功,然后才能继续执行 git push 命令 否则 commit失败,git push的内容会为空. 简而言之:就是控制代码的提交,在代码提交到远程仓库之前会先对代码进行检查(检查内

这里是课上老师给出的一个示例程序,演示图像检测的过程,本来以为是传统的滑窗检测,但实际上引入了selectivesearch来选择候选窗,所以看思路应该是RCNN的范畴,蛮有意思的,由于老师的注释写的蛮好的,我基本就不画蛇添足了,这里记录下来,为加深理解cs231n的课程做个铺垫.,所以做个储备,实在不行还有开学不是么233 # coding: utf-8 #copyRight by heibanke #如需转载请注明出处 #<<用Python做深度学习1-数学基础>> #http

深度学习算法火起来之后,基于深度学习各种模型都如雨后春笋一般在各个领域广泛应用. 由于想把深度学习算法应用在在视频目标检测方向,得到一个较好的结果.由于视频数据的复杂性,因此使用深度学习算法在视频中的目标检测难度比较大,但是仍然可以借鉴现阶段state-of-art的目标检测算法r-cnn.通过自己运行r-cnn目标检测代码,可以明确目标检测的流程,同时构建目标检测的baseline.下面详细讲解构建r-cnn框架的过程和方法以及过程中遇到的问题解决方案. 在跑r-cnn代码之前需要明确一些问题

第五讲_图像识别之图像检测Image Detection 目录 物体检测 ILSVRC竞赛200类(每个图片多个标签):输出类别+Bounding Box(x,y,w,h) PASCAL VOC 2012只有20类 模型进化 区域卷积神经网络R-CNN-2014 模型结构 selective search+CNN特征+svm+Bounding box regression Regiom proposals 训练流程 测试阶段 RCNN性能大幅提升 SPPNet网络-2014 R-CNN速度慢的重

Jekyll自动检测代码更新 jekyll是一个静态博客生成软件, 我们把代码放在一个仓库里, 只要远程代码更新, 我们就从把它拉到自己的服务器, 然后重新启动jekyll. cd /root/blog git clone outproject 设置定时器 自动拉取代码重新部署jekyll: crontab -e */1 * * * * /root/blogpull.sh >> /root/cronblogpull.log /root/blogpull.sh如下: 脚本文件内容 #! /bin

[已解决][求助] 求虚拟机防检测代码 虚拟机如何躲过游戏等软件的检测,并能用vmware tools: 先把vmtools安装好后!   然后用这代码 monitor_control.restrict_backdoor = "TRUE"   我游戏过虚拟检测就是这么干的!

一款检测代码中TODO的eslint插件 前言 看了我标题进来的同学应该也知道我做的是个啥东西 没错是一个eslint插件,前端魔法师们日常所使用的工具之一 什么?你不知道eslint是干嘛的--吃鲸.jpg ESLint 是一个开源的 JavaScript 代码检查工具 能在多人协作项目中帮助统一代码风格 百闻不如一见,先带大家看看插件效果 因为在工作中临时会插入许多其它的事,或者有些代码,接口是有时效性的需要手动下线 插件功能简单讲就是为不完善的代码做标记,提醒自己如期修改完善bug 想亲自

先看几张效果图吧 效果图: 可以直接测试的代码: 头文件: // Saliency.h: interface for the Saliency class.//////////////////////////////////////////////////////////////////////////===========================================================================// Copyright (c) 2009 R

公司内部电脑招受到新的勒索病毒Petya(永恒之蓝)攻击,直接导致受攻击的电脑系统崩贵无法启动,这次勒索病毒攻击影响范围之广,IT,人事,工程,生产,物控等部门都无一幸免,对整个公司运转产生了非常严重的破坏, 经过整个IT运维与开发团队的全体努力病毒基本得到了控制.在这里分享一下Petya(永恒之蓝)勒索病毒补丁检测 关于Petya勒索信息可以点击http://blogs.360.cn/post/petya.html 一.电脑中了Petya(永恒之蓝)勒索病毒后的图像 二.Petya(永恒之蓝)

TensorFlow代码 https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn 训练 main/train.py 1. utils/prepare/split_label.py 缩放图片resize image(长宽 最大1200,最小600) label处理 将大矩形框label划分一个个16*16的小矩形 2. 输入 input_image 原图像 [[1, H, W, 3]] bbox(GT) [[x_min, y_min, x_max, y_

1. 定义 分水岭算法(watershed algorithm)可以将图像中的边缘转化为"山脉",将均匀区域转化为"山谷",在这方面有助于分割目标. 分水岭算法:是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法.把图像看作是测地学上的拓扑地貌,图像中的每一个点像素值的灰度值表示该点的海拔高度,每一个局部极小值及其影响的区域称为"集水盆",集水盆的边界可以看成分水岭.在每一个局部极小值表面刺穿一个小孔,然后把整个模型慢慢浸入水中,随着浸入的加深,每一个局部

这个提供的代码例子是Emgu CV提供的源码里面自带的例子,很好用,基本不需要改,代码做的是人脸检测不是人脸识别,这个要分清楚.再就是新版本的Emgu CV可能会遇到系统32位和64位处理方式有区别的问题,解决的办法不止一种,我这里的建议在条件允许的情况下尽量使用Emgu CV的早期版本,因为越新的版本的兼容性越差,早期的版本是不分32位和64位的,而且新版本的Emgu CV可能不再支持一些老的硬件,这也是选择老版本的原因,总之,是具体情况而定吧.这里只是给大家看看代码,要想运行起来,完整的解决

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一个小测试程序开发全过程实录,完全新手入门级的实例,如果你还在为处理大影像而发愁,来试试这个称手的工具吧. Imagec 开发日记 2013-6-25 需求: 影像数据切割,重采样 数据切割的要求是简单的给予矩形的等分切割,并以2的幂次为分割单元,无需使用AOI裁切, 重采样需要实现多种采样模式,用户可以切换采样模式(下文中所提供的代码只是利用了RasterIO的一个特性使用了默认的最近邻重采样方法) 基本思路 考虑是否存在使实用的gdal接口, 自行设计,利用GDAL的读写接口完成数据输入输出