/ 基于pytorch的SemanticFlowforFastandAccurateSceneParsing算法
基于pytorch的SemanticFlowforFastandAccurateSceneParsing算法
基于pytorch的SemanticFlowforFastandAccurateSceneParsing算法
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，根据本人需要进行修改，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_LABEL2、 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，步骤一本人构建的数据集名称（4） band，输入数据通道数（波段数）（5） n_class,模型输出通道数（类别）设置好后点击run即可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 本软件ID:83208304
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，根据本人需要进行修改，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_LABEL2、 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，步骤一本人构建的数据集名称（4） band，输入数据通道数（波段数）（5） n_class,模型输出通道数（类别）设置好后点击run即可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 本软件ID:83208304
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[{"title":"（1967个子文件526.96MB）基于pytorch的SemanticFlowforFastandAccurateSceneParsing算法","children":[{"title":"base.py <span style='color:#111;'>1.16KB</span>","children":null,"spread":false},{"title":"resnet.py <span style='color:#111;'>3.96KB</span>","children":null,"spread":false},{"title":"resnetd.cpython-36.pyc <span style='color:#111;'>4.55KB</span>","children":null,"spread":false},{"title":"resnetd.py <span style='color:#111;'>4.21KB</span>","children":null,"spread":false},{"title":"layer_normal.py <span style='color:#111;'>2.33KB</span>","children":null,"spread":false},{"title":"......","children":null,"spread":false},{"title":" <span style='color:steelblue;'>文件过多，未全部展示</span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}]
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