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Land-use Classification of Remote Sensing

教程使用

教程中的样例展示文件是 predict.ipynb,运行这个文件,会安装环境,并展示已有模型的识别效果。

项目路径

  • 测试图片路径:semantic_pytorch/out/result/pic3
  • 掩膜图片路径:semantic_pytorch/out/result/label
  • 预测图片路径:semantic_pytorch/out/result/predict
  • 训练数据列表:train.csv
  • 测试数据列表:test.csv

使用说明

训练模型进入 semantic_pytorch,训练的模型被保存在 model/new_deeplabv3_cc.pt。 模型采用 DeepLabV3plus,训练参数中,Loss 采用二进制交叉熵。Epoch 为600,初始学习率0.05。

训练指令:

python main.py

如果使用我们已经训练好的模型,则使用保存在 model 文件夹中 fix_deeplab_v3_cc.pt,在 predict.py 中直接调用即可。

预测指令:

python predict.py