文件名称:基于pytorch实现的BiSeNet V2: Bilateral Network with Guided。。可直接执行算法
文件大小:526.95MB
文件格式:ZIP
更新时间:2022-03-03 17:11:48
pytorch 算法 人工智能 python 深度学习
1、 训练数据准备 所有数据均放置于Sample\Build\下,其中Build为数据类型,根据自己需要进行修改,本示例数据为512*512大小GF2建筑,训练数据按照: Sample\Build\train\ IMG_T1 -----------------------\ IMG_LABEL -----------------\val\ IMG_T1 -----------------------\IMG_LABEL 2、 训练参数设置 参数和运行皆在dp0_train.py中,主要参数包括: (1) num_epochs,训练批次 (2) learning_rate,学习率 (3) dataset,步骤一自己构建的数据集名称 (4) band,输入数据通道数(波段数) (5) n_class, 模型输出通道数(类别) 3、 训练模型位置 模型结构放与net文件中,生成模型文件pt位于Checkpointspath\ 4、 预测使用 填写参数 Checkpointspath,模型位置名称 Dataset,待预测数据文件夹 Outputpath,输出数据文件夹