在模型训练结束,结束后,通常是一个分割模型,输入 1024x1024 输出 4x1024x1024. 一种方法就是将整个图切块,然后每张预测,但是有个不好处就是可能在边界处断续. 由于这种切块再预测很ugly,所以直接遍历整个图预测,防止边界断续,还有一个问题就是防止图过大不能超过20M. 很有意思解决上边的问题.话也不多说了.直接上代码: from farmlanddataset import FarmDataset import torch as tc from osgeo import g…
对于分割网络,如果当成一个黑箱就是:输入一个3x1024x1024 输出4x1024x1024. 我没有使用二分类,直接使用了四分类. 分类网络使用了SegNet,没有加载预训练模型,参数也是默认初始化.为了加快训练,1024输入进网络后直接通过 pooling缩小到256的尺寸,等到输出层,直接使用bilinear放大4倍,相当于直接在256的尺寸上训练. import os import urllib import torch import torch.nn as nn import tor…
在我的torchvision库里介绍的博文(https://www.cnblogs.com/yjphhw/p/9773333.html)里说了对pytorch的dataset的定义方式. 本文相当于实现一个自定义的数据集,而这正是我们在做自己工程所需要的,我们总是用自己的数据嘛. 继承 from torch.utils.data import Dataset 类 然后实现 __len__(self) ,和 __getitem__(self,idx) 两个方法.以及数据增强也可以写入,数据增强想了…
比赛地址:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231717/introduction 这次比赛给的图非常大5万x5万,在训练之前必须要进行数据的切割.通常切割后的大小为512x512,或者1024x1024. 按照512x512切完后的结果如下: 切图时需要注意的几点是: gdal的二进制安装包wheels在:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 这里获取 图像是4个channel,前三…
写在前面 今天刚刚开通博客,主要想法跟之前某位博主说的一样,希望通过博客园把每天努力的点滴记录下来,也算一种坚持的动力.我是小白一枚,有啥问题欢迎各位大神指教,鞠躬~~ 换了新工作,目前手头是OCR项目,以前从事过图像处理,但是深度学习的知识几乎为0,这次通过这个项目希望自己能够入门,今天记录一下有关tensorflow加载不同模型的问题.我算是从0开始,直接阅读git上面的开源代码,很多明明很简单的问题也会困扰很久,但是解决之后肯定恍然大悟,归咎还是基础问题,然后去翻书翻博客.....OCR项…
大佬博客链接:https://blog.csdn.net/weixin_44128558/article/details/104792345 照着大佬的博客做一下,可以先学会怎么生成bundle.js文件,以及官方的sdk文件的详细内容,讲得很详细 如果想直接用的话也可以看最下面的代码copy即可 下面是照着大佬的博客的时候遇到的一些问题 目录 将模型文件放在github上面用jsdelivr会出现WebGL加载跨域纹理出错的问题 人物没有布满整个canvas导致人物相对较小的问题 删除官方模板…
笔者提交到gitHub上的问题描述地址是:https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/20140 三种持久化模型加载方式的一个小结论 加载持久化模型的三种方式: 第一,saver.restore:属于当前代码计算图已经定义,我需要将持久化模型中变量的值加载到当前代码计算图中的变量中去.所以,两者只能是持久化模型中的变量是当前代码计算图中变量集合的一个子集,必须是一种严格包含的关系.(当然,可以在初始化Saver的时候指定加载哪些变量) 第二,i…
利用pytorch加载mnist数据集的代码如下 import torchvision import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import DataLoader train_data = torchvision.datasets.MNIST( root='./mnist/', train=True, # this is training data transform=torchvision.transf…
osgb转换为3Dtiles格式(使用工具转换) 然后加载到cesium中(加载代码见下,可以控制模型高度) var offset = function(height,tileset) { console.log(height); height = Number(height); if (isNaN(height)) { return; } var cartographic = Cesium.Cartographic.fromCartesian(tileset.boundingSphere.ce…
系列目录    [已更新最新开发文章,点击查看详细]  在模型浏览器中加载模型后,可以对模型做一些特殊操作.下图是常用的设置. 都是通过 xbim-viewer.js 中的 API 来设置以达到一定的效果.代码如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>xViewer</title> <meta http-equiv="content-type" content="text…