裁剪遥感影像作为训练数据集
时间: 2023-11-14 22:00:40 浏览: 81
遥感影像的裁剪是为了将大图分割成小块,以便作为训练数据集。裁剪的过程可以按照以下步骤进行:
1. 将大图分割成指定大小的小块,例如450×600。
2. 随机选取小块矩形,并对其四个顶点进行一定范围内的像素扰动,以获得更多的样本。
裁剪后的遥感影像小块可以作为训练数据集,用于训练神经网络或其他模型进行遥感图像的变化检测等任务。
相关问题
遥感目标检测数据集图像裁剪
裁剪遥感目标检测数据集图像是为了减小图像的尺寸,方便进行数据处理和训练。裁剪可以根据需要选择感兴趣的区域,并将其提取出来作为新的图像样本。遥感目标检测数据集图像裁剪的具体步骤如下:
1. 首先,确定需要裁剪的图像位置和尺寸。可以根据目标检测任务的需求,选择包含目标的区域进行裁剪。可以使用标注文件提供的目标位置信息来指导裁剪。
2. 然后,使用图像处理软件或编程语言读取原始图像。根据确定的位置和尺寸,裁剪出感兴趣的区域。可以使用图像处理库或者相关函数来实现裁剪操作。
3. 接下来,保存裁剪后的图像作为新的样本。可以将裁剪后的图像保存为新的文件,也可以将其存储在内存中进行后续处理。
4. 最后,重复以上步骤,对所有需要裁剪的图像进行处理,得到裁剪后的数据集。
值得注意的是,裁剪后的图像尺寸可能会有所变化,需要根据实际情况进行调整。此外,裁剪时要注意保持目标的完整性,避免裁剪过小导致目标信息丢失。同时,应该注意裁剪后的图像仍然保留了目标的类别标签和位置信息,以便后续的目标检测任务使用。这样,裁剪后的图像可以作为新的样本用于训练和评估遥感目标检测模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [目标检测+RSOD遥感检测+936张数据集(图片和标签对应)+4个类别检测](https://download.csdn.net/download/qq_45825952/87689570)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [AIR-SARShip-1.0遥感目标检测数据集图像裁剪](https://blog.csdn.net/qq_39180345/article/details/115017879)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [基于大遥感影像的目标检测数据集的裁剪](https://blog.csdn.net/weixin_40450867/article/details/119763189)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
制作遥感影像深度学习数据集
制作遥感影像深度学习数据集的一般步骤如下:
1. 数据采集:采集遥感影像数据,可通过航拍、卫星遥感等方式获取。
2. 数据预处理:对采集到的数据进行预处理,包括去噪、校正、配准、裁剪等。
3. 标注数据:对遥感影像进行标注,可标注对象包括道路、建筑、水体等,也可根据需要进行分类标注。
4. 划分数据集:将标注好的数据集划分为训练集、验证集和测试集,一般比例为6:2:2。
5. 数据增强:对训练集进行数据增强,包括旋转、镜像、平移等方式,以增加数据的多样性。
6. 数据存储:将处理好的数据集存储到硬盘或云端存储中,以供深度学习模型训练使用。
需要注意的是,数据集的制作过程需要耗费大量时间和精力,并且需要专业的技能和知识。建议在制作数据集前,先了解相关的知识和技能,或者考虑使用已有的公开数据集。