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基于深度学习CNN与PyTorch框架的遥感图像滑坡识别源码及数据集和预训练模型.zip

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简介：
本资源提供基于深度学习CNN算法和PyTorch框架进行遥感图像滑坡识别的完整代码、相关数据集以及预训练模型，适用于科研与教学。 基于深度学习CNN网络与PyTorch框架实现的遥感图像滑坡识别项目源码、数据集及训练好的模型压缩包是一个经过导师指导并获得高分通过的毕业设计作品，主要适用于计算机相关专业的学生进行毕设或课程设计实践。该项目包含了所有必要的代码和资源，并且已经过严格调试以确保能够顺利运行。 此项目旨在帮助正在完成毕业设计的学生以及寻求实战经验的学习者提供一个完整的工作实例，同时也非常适合用作课程作业或者期末大项目的参考案例。

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  • 基于深度学习CNN与PyTorch框架的遥感图像滑坡识别源码及数据集和预训练模型.zip
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    本资源提供基于深度学习CNN算法和PyTorch框架进行遥感图像滑坡识别的完整代码、相关数据集以及预训练模型，适用于科研与教学。 基于深度学习CNN网络与PyTorch框架实现的遥感图像滑坡识别项目源码、数据集及训练好的模型压缩包是一个经过导师指导并获得高分通过的毕业设计作品，主要适用于计算机相关专业的学生进行毕设或课程设计实践。该项目包含了所有必要的代码和资源，并且已经过严格调试以确保能够顺利运行。 此项目旨在帮助正在完成毕业设计的学生以及寻求实战经验的学习者提供一个完整的工作实例，同时也非常适合用作课程作业或者期末大项目的参考案例。
     
  • 基于深度学习CNN与PyTorch框架的遥感图像滑坡识别源码及配套资源（含数据集、训练模型和项目文档）.zip
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    本资源提供基于深度学习CNN技术的Python代码，用于识别遥感图像中的滑坡现象。采用PyTorch框架，并包含所需的数据集、预训练模型以及详细的项目文档。 基于深度学习CNN网络及Pytorch框架实现的遥感图像滑坡识别项目包括源码、数据集、训练好的模型以及详细的项目说明文档。该项目使用ResNet预训练权重进行初始化，用户需要将该文件放置在model_data文件夹下。 landslide_train.txt 文件每行记录了图片相对路径及其标注框坐标和类别（本例中滑坡的唯一类别用0表示）。 通过运行train.py脚本来启动模型训练。每次迭代生成的新权重会被自动保存到logs文件夹内，这些就是训练过程中产生的模型。理论上来说，经过更多次迭代后得到的模型性能会更优。 在开始训练前，请确保将数据集中的所有图片复制至项目目录下的LandSlide_Detection_Faster-RCNN/LandSlideDataSet/images 文件夹，并且预训练权重文件已放置到model_data文件夹内。
     
  • 利用深度学习CNN网络及PyTorch框架进行遥感影像滑坡检测的源代码、数据集和预训练模型分享
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    本项目采用深度学习中的卷积神经网络（CNN）技术，并借助PyTorch框架，致力于遥感图像中滑坡灾害的有效识别。项目提供详尽的源码、高质量的数据集以及经过充分训练的模型文件，旨在促进科研交流与创新应用，助力提高地质灾害监测预警能力。 本项目基于深度学习CNN网络及PyTorch框架实现遥感图像滑坡识别功能。该项目为个人大四毕业设计的一部分，在导师指导下完成并通过评审，分数高达99分。代码完整且确保可以运行，即使是初学者也能轻松上手操作。此项目主要面向计算机相关专业正在做毕设的学生以及需要进行实战练习的学习者，并可作为课程设计或期末作业的参考。 该项目包含源码、数据集和训练好的模型，旨在帮助学习者深入理解深度学习技术在遥感图像处理中的应用，特别适用于滑坡识别场景。
     
  • 基于PyTorch的深度学习交通警察指挥手势识别项目源码、预训练模型及数据集.zip
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    本项目提供了一个使用PyTorch构建的深度学习解决方案，旨在识别交通警察的手势。其中包括源代码、预训练模型以及相关数据集，便于研究和开发人员进一步探索和应用。 基于深度学习Pytorch框架的交通警察指挥手势识别项目源码、训练好的模型及数据集下载。 该项目旨在通过8种中国交通警察指挥手势进行识别，并使用PyTorch实现。请将以下文件放置在相应目录中： - 训练好的模型参数文件（checkpoint）和生成的骨架（generated），位置为：ctpgr-pytorch/checkpoints 和 ctpgr-pytorch/generated。 - 交警手势数据集，下载后需放在用户指定的位置： - Windows下是C:\Users\用户名 - Linux下是/home/用户名 安装PyTorch及相关依赖，请使用以下命令： ``` # Python 3.8.5 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch conda install ujson pip install visdom opencv-python imgaug ```
     
  • 基于机器学习和深度学习的遥感图像识别算法(kNNSVM-CNN-LSTM).zip
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    本研究结合k近邻、支持向量机、卷积神经网络及长短时记忆网络，提出了一种创新性的混合模型用于遥感图像识别，有效提升分类精度与效率。 随着遥感卫星成像技术和机器学习的发展，越来越多的研究人员利用机器学习方法进行遥感图像识别，并取得了显著成果。在本次作业中，我将在WHU-RS19数据集上尝试使用四种不同的机器学习算法来进行遥感图像识别，这些算法包括传统的kNN和SVM以及近年来备受青睐的CNN和LSTM。 本段落的主要内容结构如下： - WHU-RS19数据集简介 - 数据预处理及索引文档生成 - kNN测试效果分析及其参数（如k值）的影响 - SVM测试效果分析，包括学习率与正则化参数对结果影响的探讨 - SVM权重矩阵可视化展示 - CNN测试效果评估以及不同网络结构对其性能的影响研究 - LSTM算法的应用和其在遥感图像识别中的表现，讨论了学习率及dropout值等关键因素的作用。 - 总结
     
  • 大型遥感道路图像的深度学习分割数据集（训练部分）
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    本数据集为大型遥感图像中的道路识别任务设计，专门用于深度学习模型的道路分割训练。包含丰富多样的遥感影像样本，旨在提升算法在复杂场景下的道路自动检测能力。 项目包含一个大型遥感道路图像分割数据集（训练集），文件以文件夹格式储存，可以直接用作图像分割数据集，无需额外处理。该数据集由大量卫星遥感图片组成，前景区域丰富且标注效果极佳，适合用于训练分割网络。由于数据量较大，在这里分两次上传。整个数据集的总大小为818MB，其中包含90,000张图像和相应的90,000个掩模（mask）文件。 此外，项目还提供了一个图像分割可视化脚本，该脚本能随机选择一张图片，并展示其原始图、GT图像以及GT在原图上的蒙板效果。最后将这些信息保存至当前目录中。
     
  • 基于深度学习的口罩识别系统源码及训练模型.zip
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    本资源提供了一个基于深度学习技术的口罩识别系统的完整代码和预训练模型。通过使用先进的人脸检测与分类算法，该系统能够高效准确地判断图像中人脸是否佩戴口罩，适用于疫情防控、公共安全监控等多种场景。 基于深度学习的口罩识别检测系统源码在yolov5目录下执行以下代码：`python detect.py --source data/images/bus.jpg --weights pretrained/yolov5s.pt`，执行完毕之后将会输出相关信息，并且可以在runs目录下找到检测后的结果。 按照官方给出的指令，该检测代码功能强大，支持对多种图像和视频流进行检测。具体的使用方法如下： - `python detect.py --source 0`：用于摄像头输入 - `python detect.py file.jpg`：用于图片文件输入 - `python detect.py file.mp4`：用于视频文件输入 - `python detect.py path/`：用于目录下的所有图像进行检测 - `python detect.py path/*.jpg`：用于指定格式的图像批量处理
     
  • PyTorch_Template: PyTorch框架下的深度学习训练模板
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    PyTorch_Template是一个基于PyTorch框架设计的深度学习项目模板，提供了一套完整的代码结构和实用工具，帮助开发者高效地进行模型开发、训练及评估。 本项目是深度学习模型PyTorch框架的一个通用训练模板。 在原项目基础上按照个人习惯进行了一些调整。 文件夹组织结构如下： - 包含一个用于Mnist分类的示例模型。 运行`python main.py`可以启动训练过程，训练过程中会保存模型，这些文件位于experiments/mnist_exp_0/checkpoints目录下。 若想查看模型效果，请执行以下代码： ```python agent = MnistAgent(config) test_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.MNIST(data, train=False, transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), ``` 注意上述代码未完成，可能需要补充完整。
     
  • 使用OpenCV和深度学习预训练模型轻松实现图像识别
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    本项目利用OpenCV与深度学习预训练模型，提供了一种简便的方法来实现高效的图像识别功能。适合初学者快速上手实践。 在OpenCV中使用预训练的深度学习模型来实现特定物体的识别。