lemon_tttea的博客

通过样本增强和格式转换，我们现在终于可以开始进行模型训练和调试了，这里也没什么好说的，就是用经典的Mask R-CNN模型，网上有很多地方可以下载，但是最好去github进行下载，我会在文章最后附上下载地址，包括模型文件和权重文件。由于下载的模型文件和Colaboratory平台的tensorflow2.0+的版本是有一定冲突的，为了减少工作量（不敢搞model文件，改了可能就改不回来了），我们在正式训练之前，需要在Colaboratory重新设置一下环境，环境参数如下。（在训练之前把Colaborat.

前一篇博客我们完成了样本增强操作，但是此时所有样本对应的Json文件是不能直接放到mask r-cnn模型中进行训练的，需要将这个json文件转为coco数据集格式。下面是labelme对应的json文件格式。{ "version": "4.5.6", "flags": {}, "shapes": [ { "label": "CL", "points": [ [ 135.11933174224342, .

上一个专栏完成了基于哨兵2数据的样本制备工作，前后花了近两个星期完成了样本制备工作，终于可以开始（逃不过）撸代码了。制备样本花了两个星期，标记了180个样本，无数块耕地，下面举个栗子。上面这图只是基本操作，本来准备标记300个的，想了想还是算了，在标记得吐了，180个，样本增强一手，多个五倍，总共也有了1080个样本，用来训练应该也够了。下面是样本标注文件和原图的示例图。这里展示一下我的labelme标注出来的Json文件的格式。好了不说了吧，直接上代码，图像增强的知识我这..