文件名称：二抽取代码MATLAB-semanticSegmentation:遥感图像的语义分割
文件大小：375KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-15 05:58:45
系统开源
二摘代码MATLAB 遥感图像的语义分割 存储库包含用于解决两个公开可用的航空图像上的遥感图像上语义分割的代码： 为了能够训练和测试所提议的网络，应该从这些数据集中提取训练，验证和测试样本。 然后，必须将提取的样本存储在文件中，以便在训练期间能够快速访问数据。 以下部分提供了生成样本所需的说明： 接下来，在准备好HDF5文件之后，我们可以按照以下部分提供的说明来继续培训建议的网络： 最后，在完成培训课程后，可以使用以下部分中的说明将受训网络部署在测试区域上： 前提条件 装有Linux的计算机 强烈建议您使用NVIDIA GPU，以加快培训速度。 1.生成培训，验证和测试样本 应当生成培训，验证或测试网络所需的样本，并将其存储在文件中，以便在培训期间可以快速阅读。 用于生成数据集文件的代码用MATLAB编写，并为每个数据集提供。 1.1培训和验证样本（INRIA数据集） 使用MATLAB在奥斯汀，芝加哥，基萨普县，西蒂罗尔和维也纳的五个城市生成了训练和验证样本。 每个城市包括36张大小为5000×5000的图像，它们以30 cm的分辨率覆盖1500 m×1500 m的表面。 根据数据集提
【文件预览】：
semanticSegmentation-master
----images()
--------sfo.png(250KB)
--------vaihingen.png(98KB)
----cnn()
--------functions.py(26KB)
--------models.py(3KB)
--------main.py(19KB)
--------resnetModule.py(2KB)
--------loaders.py(5KB)
----generatingSmples()
--------GeneratingDataset_ISPRS.m(8KB)
--------GeneratingDataset_INRIA.m(8KB)
--------combiningCitiesToADataset_inria.m(4KB)
--------empty(2B)
--------ExtractPatches.m(2KB)
--------fix_mask.m(1KB)
--------showPatches.m(796B)
----LICENSE.md(1KB)
----README.md(13KB)