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

简介：
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。