aster_rcnn_r2_101_fpn_2x_coco.py是什么

aster_rcnn_r2_101_fpn_2x_coco.py是一个使用Faster R-CNN算法的对象检测模型。该模型使用ResNeXt-101-FPN（Feature Pyramid Networks）作为骨干网络，通过多层特征金字塔来检测目标对象。模型在COCO数据集上进行了训练，并使用了数据增强、anchor boxes等技术来提高准确率。

相关问题

#输入需要校正的dem路径和校正后dem输出路径 DEM_path='./广东_ASTER.tif' DEM_out_path='.ASTER_void_传统方法.tif' miss_out=32767 #从 Excel 文件中读取控制点数据，然后将其转换为 NumPy 数组，并将预测变量和响应变量分别存储在X和y中。 xlsx1 = pd.read_excel('./广东省/广东省ASTER数据集（matlab）.xlsx' , engine='openpyxl', sheet_name=0) X=xlsx1.values[:,0:10] y=xlsx1.values[:,10] GCP_path='C:\Users\Lenovo\Desktop\代码运行\DEM控制点数据\ICESat.gcps'

抱歉，我无法直接操作您的计算机上的文件。但是，您可以使用Python的相关库来完成您的任务。以下是一个示例代码，可以帮助您读取Excel文件中的控制点数据：

import pandas as pd

xlsx1 = pd.read_excel('./广东省/广东省ASTER数据集（matlab）.xlsx', engine='openpyxl', sheet_name=0)
X = xlsx1.values[:, 0:10]
y = xlsx1.values[:, 10]

请注意，您需要安装`pandas`库来读取Excel文件。另外，您还需要根据您的需求自行编写校正DEM和保存校正后DEM的代码。