随笔分类 -  遥感AI

基于Unet+opencv实现天空对象的分割、替换和美化
摘要:基于Unet+opencv实现天空对象的分割、替换和美化传统图像处理算法进行“天空分割”存在精度问题且调参复杂,无法很好地应对云雾、阴霾等情况;本篇文章分享的“基于Unet+opencv实现天空对象的分割、替换和美化”,较好地解决了该问题,包括以下内容: 1、基于Unet语义分割的基本原理、环境构建、参数调节等 2、一种有效的天空分割数据集准备方法,并且获得数据集 3、基于OpenCV的Pytorch模型部署方法 4、融合效果极好的 SeamlessClone 技术 5、饱和度调整、颜色域等基础图像处理知识和编码技术 本文适合具备 OpenCV 和Pytorch相关基础,对“天空替换”感兴趣的人士。学完本文,可以获得基于Pytorch和OpenCV进行语义分割、解决实际问题的具体方法,提高环境构建、数据集准备、参数调节和运行部署等方面综合能力。 阅读全文

posted @ 2022-12-21 11:33 jsxyhelu 阅读(1125) 评论(1) 推荐(0) 编辑

遥感图像识别(标注)软件实现
摘要:遥感图像识别已经有很多成熟的模型和实现,这里我们选择yolov5_obb和dota数据集,以说明并实现一种思路:那就是先识别、再标注、再训练的过程。鉴于领域内数据往往比较封闭,对此类数据的标注实现难度较大,所以需要模型迁移。首先基于已经训练的成果,实现初步标绘;而后通过人在回路的修正,获得精确的结果 阅读全文

posted @ 2022-12-14 10:33 jsxyhelu 阅读(849) 评论(0) 推荐(2) 编辑

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