学习笔记(01):遥感影像深度学习样本制作-计算机视觉工具制作样本

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遥感影像深度学习：

1.遥感图像分类------CV中语义分割（叫法不同，实际相同） 此类的标注需要位置和轮廓

 2.遥感影像目标检测-此类影像标注只需要位置  一类感兴趣的目标对应一个标签

样本类型：kitti（json）格式和pascal voc（.xml）格式

kitti格式，它是纯文本文件，所有数值，包括数值和字符串，都用空格隔开，每一行对应一个对象

PASCAL VOC格式，标签文件是XML文件，包含有关图像名称、类值和边界框的信息

遥感制作样本工具：

 labelme-生成json格式的数据，（json_to_dataset)json数据需要编写相应的批量代码,转换数据格式 

labelimg-生成.xml格式的数据

快捷键：W---------创建矩形框      ctrl + s-------------保存    D-------------下一张影像

A-----------上一张影像       ctrl++------放大      ctrl-- --------------缩小

有大佬根据labelme编写相应的rslabel（方便遥感影像进行标注）

此处我使用的工具为anoconda，在anoconda prompt内安装相应的包、库（换用国内的源）

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple   xxxx(所需要安装的包、库）

清华： https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
豆瓣： http://pypi.douban.com/simple/