zhengxinjie2的博客

** 如何在离线环境下一次性的批量配置Python依赖包**如果你的工作环境要求断网或离线，那么在进行Python的环境配置时需要频繁下载依赖包，例如在配置tensorflow或者mmdetection等。如果一个一个下载导入内网那就很坑，如何批量的一次下载导入配置呢？首先在一个正常连接互联网的电脑上，配置与离线电脑相同的环境，最重要的是Python版本要保持一致。然后确定你需要的依赖项，一般会有一个requirements.txt文件，例如下图mmdetection压缩保重的依赖文件。然后 c

最近看了一下uNet的代码，发现了一些问题，再次记录一下，供大家参考和学习。1)网上的代码有一些在网络输入位置为inputs=((C,w,h))，但是你在运行的过程中会报一些Tensor的尺寸存在问题的错误，这是因为别人的代码是使用了Channel_first，而你的后端的通道格式是Channel_last，所以会出现尺寸问题，这里请大家注意。怎么改，大家网上搜一下，无非就是，要么你把你的通道文件改成Channel_first的形式，要么你就把代码改了就可以了。2）有的代码在网络的特征拼接位置和原始的论

对于遥感同学，在学习深度学习时，第一步就要解决遥感数据样本的制作，遥感影像数据的样本根据不同的应用也有所不同，不知道的同学可以去看视频：遥感深度学习样本制作视频1今天介绍一下如果已经有了遥感影像和对应的类别矢量，如何快速制作影像分割的深度学习样本呢？思路1：矢量转栅格-----》转换后的标签影像同原始影像数据同时裁剪。（1）矢量数据处理：需要在矢量数据中加入像素值字段，用于转换栅格后赋予的像素值。比如林地1，建筑物2等等。不同类别赋予不同的标注值。这时候会有同学问这样的问题？我的矢量是这样的：

一般现实中的图像都是1通道或3通道，那么这样的图像在制作样本裁剪时可以直接利用opencv或PIL读入进行规则样本裁剪。但是如果你是搞遥感影像，那么很大可能碰到的影像不止是三个通道（波段），可能是4个波段，甚至是6、7个波段。那么对于这样的遥感影像做样本，如果还用opencv等去读取，那么一定会呵呵的。那么对于这样的情况，可以有两种方式去解决。方式一：首先在遥感图像处理软件中进行波段合成处...

交流QQ：3239516597在进行dota数据集使用过程中发现影像尺寸过大，需要按照自己的尺寸同时裁剪影像和标签。这时要考虑到如果标注框在边缘被裁掉了怎么办，可以考虑按照比例来决定是否留下这个标签。同时注意标签的命名规则，可以在原图的名称基础上+裁剪图像序列号。...

1、如果上一次训练中断，想接着上一次的权重继续训练，需要改写train中的代码。如下图：改写其中的变量init_with=““last””,下次训练时会接着上一次的epoch继续训练。2、mask rcnn中的训练的函数定义：def train(self, train_dataset, val_dataset, learning_rate, epochs, layers,augmenta...

目前，深度学习在遥感领域的应用逐渐开展，然而遥感数据往往幅宽比较大，在具体的应用时，往往需要自己的数据制作训练样本。很多人对这样大的数据如何制作样本感到犯愁，今天就介绍一下如何制造遥感影像的样本。labeme对整张大样本进行标注，labelme的介绍、安装和使用可以参照我的其他博客。这里额外添加一下，在用labelme 标注过程中，如果遇到下面两类在一起这种情况，如何标注？如果分别单独的去标...

今天在用keras加载权重文件model=loadmodel()时报了一个莫名其妙的错误，不知道为啥？错误如下，if 'class_name' not in config[0] or config[0]['class_name'] == 'Merge':，不知怎么解决，中午回家发现家里的电脑不会出现这个问题，为什么在单位会出现这个问题呢？于是想到可能是keras版本的问题，单位电脑ke...

由于自己开始搞深度学习的东西，搞这个肯定是要烧硬件的，单位虽然有服务器，但是机器都是内部网络，而且说道很多，对于自己学习来说，实在是很不方便，于是自己准备入手一个机器，在网上看了看品牌机，惊讶的发现作为一个上班族来说实在是买不起，中等配置还要10000+，于是衡量了一下，准备自己组装一台机器。首先确定了自己的预算：10000-，在网上看了一些关于深度学习机器配置的帖子，然后根据最近英伟达显卡的发展...

交流QQ：1049974028最近项目需要在离线的环境下配置TensorFlow环境，在配置过程中遇到了各种问题，再此记录下来，分享给需要的有缘人。有网的环境在此忽略。下面就介绍具体步骤：1、安装anoconda3.5。2、安装cuda和cuDNN，这里的安装步骤就不在赘述，可以参照我的其他博客。需要注意的是cuda和cuDNN的版本对应。还要注意的是TensorFlow版本和cuda版本的...

Dota开源目标检测数据集 DOTA-v1.5包含16个类别中的40万个带注释的对象实例，这是DOTA-v1.0的更新版本，它们都使用相同的航拍图像，但是DOTA-v1.5修改并更新了对象的注释，其中许多在DOTA-v1.0中丢失的10像素以下的小对象实例已被另外注释，DOTA-v1.5的类别也得到了扩展。具体地说，增加了集装箱起重机的类别。与DOTA-v.1.0一致，DOTA-v1...

yolo v3的相关参数介绍，大部分也是参照他人的成果，这里保存一下，以后方便自己查看，也为大家提供一点参考[net]# Testingbatch=1subdivisions=1# Training# batch=64 #每一批训练样本的样本数量，每batch个样本更新一次参数，如果内存不够大，将batch分割为subdivisions个子batch# subdivisions=16...

深度学习的标注工具有很多，这里只介绍labelme和labelimg这两个，这两个工具刚一听起来很像，是的确实很像，但是还是稍有不同。1、labelimglabelimg是目标检测的标注工具，这里只说windows版本，下载地址：https://github.com/tzutalin/labelImg. 他是采用Python语言编写的，界面用Qt。首先就是安装pyqt，进入安装包的文件夹内，...

Mask RCNN的代码已经有大神在gitHub上公布，而且facebook官方也已经公布了源码。我这里用的是github上的基于tensorflow和keras的Mask RCNN。网址:[添加链接描述](https://github.com/matterport/Mask_RCNN) 下面就说一说在跑第一个简单的Demo时遇到的问题，供大家参考。首先是tensorflow+ke...