学习笔记(01):遥感影像深度学习样本制作-计算机视觉工具制作样本
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遥感影像深度学习:
1.遥感图像分类------CV中语义分割(叫法不同,实际相同) 此类的标注需要位置和轮廓
2.遥感影像目标检测-此类影像标注只需要位置 一类感兴趣的目标对应一个标签
样本类型:kitti(json)格式和pascal voc(.xml)格式
kitti格式,它是纯文本文件,所有数值,包括数值和字符串,都用空格隔开,每一行对应一个对象
PASCAL VOC格式,标签文件是XML文件,包含有关图像名称、类值和边界框的信息
遥感制作样本工具:
labelme-生成json格式的数据,(json_to_dataset)json数据需要编写相应的批量代码,转换数据格式
labelimg-生成.xml格式的数据
快捷键:W---------创建矩形框 ctrl + s-------------保存 D-------------下一张影像
A-----------上一张影像 ctrl++------放大 ctrl-- --------------缩小
有大佬根据labelme编写相应的rslabel(方便遥感影像进行标注)
此处我使用的工具为anoconda,在anoconda prompt内安装相应的包、库(换用国内的源)
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple xxxx(所需要安装的包、库)
清华: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
豆瓣: http://pypi.douban.com/simple/