文件名称：WTS：WTS：使用分割模型对遥感土地覆盖分类的弱监督学习框架
文件大小：8.55MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-14 23:30:26
Python
WTS WTS：使用分割模型对遥感土地覆盖分类的弱监督学习框架 介绍 这是WTS监督学习框架用于使用分割模型进行遥感土地覆盖分类的实现，其中SRG算法指的是 。 引用该存储库 如果您发现此代码对您的研究有用，请考虑将其引用： @article{wts, title={WTS: A weakly towards strongly supervised learning framework for remote sensing land cover classification using segmentation models}, author={Wei Zhang, Ping Tang, Thomas Corpetti and Lijun Zhao}, booktitle={Remote Sensing}, pages={},
【文件预览】：
WTS-main
----tools.py(4KB)
----data()
--------train()
--------points_training_data()
--------val()
----model()
--------svm()
----model.py(757B)
----train_update_seed.py(5KB)
----generate_initial_seed.py(6KB)
----README.md(1KB)
----utils()
--------crf.py(6KB)
--------__pycache__()
--------CC_labeling_8.py(11KB)