jaybo
代码参考： 1、 2、CRF对分割图像进行优化处理 https://blog.csdn.net/heavenpeien/article/details/79890993#commentsedit --- 1、fcn后，利用crf修饰分割所得的图像边缘：https://blog.csdn.net/jiachen0212/article/details/78474913 其实crf主要就是，根据原图image（5割通道的信息，包括RGB和坐标位置 x y）和 图像跑过fcn模型后所得到softmax（具有概率分布的），这两个数据进行再一次的像素点分类。 比如image的尺寸是 mxn，且这里是一个图像二分割问题（就比如最简单的目标和背景的分割），那么每个像素点就有两种可能的归宿－－－目标/背景（0/1）。所以，softmax的维度则是2xmxn。接下来，crf就是根据image提供的5通道信息，在rgb值和像素点的空间位置两个方向上对现有的softmax进行重新调整，重新分配像素点的0/1归属。 crf认为，空间位置上，距离很近的像素点该是分为同一类的，rgb上也是一样。所有会给予一些惩罚值和一些能量项。这个就得具体研究crf的资料了，李航老师的《统计学习方法》就讲的很详细了。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「jiachen0212」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/jiachen0212/article/details/78474913
图像预测的处理
1、重叠滑动窗口预测
语义分割模型代码
先看个他人训练遥感图像数据的一些操作： [【天池直播间】图像语义分割在遥感影像中的应用_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili](https://www.bilibili.com/video/av67381794?from=search&seid=6027364093248810859) **创新点：**  **随机切割：**  **膨胀预测：**  --- # 一、图像切割 写在前面，先熟悉如下一些函数：https://www.cnblogs.com/lemonbit/p/6864179.html - x0 = random.randrange(0, w - crop_W + 1, 16) #randrange()方法返回指定递增基数集合中的一个随机数，基数默认值为1 - if np.random.randint(0, 2) ==...
我使用的 keras 中的 load_model 导入自己保存下来的模型，然后调用 utils.read_img 函数分别传入`模型`、`模型的输入`、`输入尺寸大小`，但是出现问题，我 debug 了下与使用 keras 自带的模型对比，发现是第二个参数的问题，请问使用自己的保存下来的模型，第二个参数该如何获取？PS：我的获取方式是通过 `model.get_layer("input_1")`， input_1 是我模型第一个 layer
presto-connector支持写入odps分区表吗
io.airlift.bootstrap.ApplicationConfigurationException: Configuration errors: 1) Error: Configuration property 'failure-detector.enabled' was not used 1 error at io.airlift.bootstrap.Bootstrap.initialize(Bootstrap.java:239) at io.prestosql.server.testing.TestingPrestoServer.(TestingPrestoServer.java:297) at io.prestosql.tests.DistributedQueryRunner.createTestingPrestoServer(DistributedQueryRunner.java:209) at io.prestosql.tests.DistributedQueryRunner.(DistributedQueryRunner.java:139) at io.prestosql.tests.DistributedQueryRunner$Builder.build(DistributedQueryRunner.java:593) 迁移该presto-connector代码至openlookeng1.4（开发odps连接器），测试运行过程出现如上错误，请教测试类正确写法是怎样哈？ ``` java public static void installConnector(QueryRunner...
您好。我做的语义分割，也是在该数据集实践和训练（我用的 keras），存在些问题想请教您哈？ 1、在数据增强方面，您当时考虑过哪些数据方式吗？我看有的不会添加噪声，有的会，有时候我也迷茫，到底采用哪些增强方式，一般“旋转”应该需要的，但诸如光照、噪声等增强，不知道该不该加？ 2、“多次度训练/预测”，请问多尺度训练、多尺度预测指的是？ 3、您尝试过其他 backbone 及分割模型组合，亦或改模型如添加空洞卷积、特征金字塔、Attention 等吗？有觉得哪些方式能在该数据集取得比较不错的结果吗，或是您觉得哪些方式可以考虑尝试（我最近在尝试改模型，不知道该怎么改好，如果随便改觉得有些茫然）？ **注**：看您这里用的是 densenet+pspnet，你当时没考虑用 resnet 吗，还是说您当时实践发现 resnet 做主干不好？ 5、看您这里提到使用 CRF 后处理，您这里是在一开始使用的 CRF 处理吗？还是对预测后的图像进行 CRF 处理？ 6、您当时实践过程中，交叉熵 loss 和 focal loss，在该数据集上训练区别大吗？**注**：本来我想对少类别的过采样，但没找到代码如何过采样，所以想考虑 focal loss 试试，不造如何。 7、还有预测后拼接痕迹的问题，采用滑动比“预测小图”小的步伐进行预测，但有的地方还是会看到的拼接痕迹，如果训练的本身不好，那拼接痕迹更加严重，请问您知道还有什么办法消除或是减小该痕迹吗？