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  1. 12
      README.md
  2. 6
      docs/cases/csc_cd_cn.md
  3. 4
      docs/cases/sr_seg_cn.md
  4. 2
      docs/data/tools.md
  5. 2
      docs/quick_start.md
  6. 2
      setup.py
  7. 2
      tutorials/train/README.md
  8. 6
      tutorials/train/change_detection/bit.py
  9. 6
      tutorials/train/change_detection/cdnet.py
  10. 6
      tutorials/train/change_detection/dsamnet.py
  11. 6
      tutorials/train/change_detection/dsifn.py
  12. 6
      tutorials/train/change_detection/fc_ef.py
  13. 6
      tutorials/train/change_detection/fc_siam_conc.py
  14. 6
      tutorials/train/change_detection/fc_siam_diff.py
  15. 6
      tutorials/train/change_detection/snunet.py
  16. 6
      tutorials/train/change_detection/stanet.py
  17. 6
      tutorials/train/classification/hrnet.py
  18. 6
      tutorials/train/classification/mobilenetv3.py
  19. 6
      tutorials/train/classification/resnet50_vd.py
  20. 6
      tutorials/train/object_detection/faster_rcnn.py
  21. 6
      tutorials/train/object_detection/ppyolo.py
  22. 6
      tutorials/train/object_detection/ppyolotiny.py
  23. 6
      tutorials/train/object_detection/ppyolov2.py
  24. 6
      tutorials/train/object_detection/yolov3.py
  25. 6
      tutorials/train/semantic_segmentation/deeplabv3p.py
  26. 6
      tutorials/train/semantic_segmentation/unet.py

@ -6,16 +6,16 @@
**基于飞桨框架开发的高性能遥感图像处理开发套件,端到端地完成从训练到部署的全流程遥感深度学习应用。**
<!-- [![version](https://img.shields.io/github/release/PaddleCV-SIG/PaddleRS.svg)](https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/releases) -->
<!-- [![version](https://img.shields.io/github/release/PaddlePaddle/PaddleRS.svg)](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/releases) -->
[![license](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-blue.svg)](LICENSE)
[![build status](https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/workflows/build_and_test.yaml/badge.svg?branch=develop)](https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/actions)
[![build status](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/workflows/build_and_test.yaml/badge.svg?branch=develop)](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/actions)
![python version](https://img.shields.io/badge/python-3.7+-orange.svg)
![support os](https://img.shields.io/badge/os-linux%2C%20win%2C%20mac-yellow.svg)
</div>
## 最新动态 <img src="docs/images/seg_news_icon.png" width="30"/>
* [2022-05-19] 🔥 PaddleRS发布1.0-beta版本,全面支持遥感领域深度学习任务。详细发版信息请参考[Release Note](https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/releases)。
* [2022-05-19] 🔥 PaddleRS发布1.0-beta版本,全面支持遥感领域深度学习任务。详细发版信息请参考[Release Note](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/releases)。
## 简介
@ -173,7 +173,7 @@ PaddleRS是遥感科研院所、相关高校共同基于飞桨开发的遥感处
## 技术交流 <img src="./docs/images/chat.png" width="30"/>
* 如果你发现任何PaddleRS存在的问题或者是建议, 欢迎通过[GitHub Issues](https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/issues)给我们提issues。
* 如果你发现任何PaddleRS存在的问题或者是建议, 欢迎通过[GitHub Issues](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/issues)给我们提issues。
* 欢迎加入PaddleRS 微信群
<div align="center">
<img src="./docs/images/wechat.png" width = "150" />
@ -199,7 +199,7 @@ PaddleRS是遥感科研院所、相关高校共同基于飞桨开发的遥感处
* [变化检测示例](./docs/cases/csc_cd_cn.md)
* [超分模块示例](./docs/cases/sr_seg_cn.md)
* 代码贡献
* [PaddleRS代码注释规范](https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/wiki/PaddleRS代码注释规范)
* [PaddleRS代码注释规范](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/wiki/PaddleRS代码注释规范)
## 开源贡献 <img src="./docs/images/love.png" width="30"/>
@ -219,7 +219,7 @@ PaddleRS是遥感科研院所、相关高校共同基于飞桨开发的遥感处
@misc{paddlers2022,
title={PaddleRS, Awesome Remote Sensing Toolkit based on PaddlePaddle},
author={PaddlePaddle Authors},
howpublished = {\url{https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS}},
howpublished = {\url{https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS}},
year={2022}
}
```

@ -79,7 +79,7 @@ print("数据集划分已完成。")
## 模型训练与推理
本项目使用[PaddleRS](https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS)套件搭建模型训练与推理框架。PaddleRS是基于飞桨开发的遥感处理平台,支持遥感图像分类、目标检测、图像分割、以及变化检测等常用遥感任务,能够帮助开发者更便捷地完成从训练到部署全流程遥感深度学习应用。在变化检测方面,PaddleRS目前支持9个state-of-the-art(SOTA)模型,且复杂的训练和推理过程被封装到数个API中,能够提供开箱即用的用户体验。
本项目使用[PaddleRS](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS)套件搭建模型训练与推理框架。PaddleRS是基于飞桨开发的遥感处理平台,支持遥感图像分类、目标检测、图像分割、以及变化检测等常用遥感任务,能够帮助开发者更便捷地完成从训练到部署全流程遥感深度学习应用。在变化检测方面,PaddleRS目前支持9个state-of-the-art(SOTA)模型,且复杂的训练和推理过程被封装到数个API中,能够提供开箱即用的用户体验。
```python
# 安装第三方库
@ -588,5 +588,5 @@ Image.frombytes('RGB', fig.canvas.get_width_height(), fig.canvas.tostring_rgb())
## 参考资料
- [遥感数据介绍](https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/data/rs_data_cn.md)
- [PaddleRS文档](https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/tutorials/train/README.md)
- [遥感数据介绍](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/data/rs_data_cn.md)
- [PaddleRS文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/tutorials/train/README.md)

@ -66,7 +66,7 @@ plt.show()
```python
# 从github上克隆仓库
!git clone https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS.git
!git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS.git
```
```python
@ -221,4 +221,4 @@ for filename in img_list:
## 五、总结
- 本项目调用PaddleRS提供的超分重建接口,选用DRN模型对真实采集的低分辨率影像进行重建,再对重建后的图像进行分割,从结果上看,**超分重建后的图片的分割结果更好**
- **不足之处**:虽然相对于低分辨率影像,超分重建后的预测精度从目视的角度有所提高,但是并没有达到UDD6测试集中的效果,所以**模型的泛化能力也需要提高才行,光靠超分重建依然不够**
- **后续工作**:将会把超分重建这一步整合到PaddleRS中的transform模块,在high-level任务预测之前可以进行调用改善图像质量,请大家多多关注[PaddleRS](https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS)
- **后续工作**:将会把超分重建这一步整合到PaddleRS中的transform模块,在high-level任务预测之前可以进行调用改善图像质量,请大家多多关注[PaddleRS](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS)

@ -17,7 +17,7 @@
首先需要`clone`此repo并进入到`tools`的文件夹中:
```shell
git clone https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS.git
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS.git
cd PaddleRS\tools
```

@ -10,7 +10,7 @@
PaddleRS代码会跟随开发进度不断更新,可以安装develop分支的代码使用最新的功能,安装方式如下:
```
git clone https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS
cd PaddleRS
git checkout develop
pip install -r requirements.txt

@ -31,7 +31,7 @@ setuptools.setup(
description=DESCRIPTION,
long_description=LONG_DESCRIPTION,
long_description_content_type="text/plain",
url="https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS",
url="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS",
packages=setuptools.find_packages(),
python_requires='>=3.7',
setup_requires=['cython', 'numpy'],

@ -43,7 +43,7 @@
PaddleRS代码会跟随开发进度不断更新,可以安装develop分支的代码使用最新的功能,安装方式如下:
```
git clone https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS
cd PaddleRS
git checkout develop
pip install -r requirements.txt

@ -21,7 +21,7 @@ pdrs.utils.download_and_decompress(airchange_dataset, path=DATA_DIR)
# 定义训练和验证时使用的数据变换(数据增强、预处理等)
# 使用Compose组合多种变换方式。Compose中包含的变换将按顺序串行执行
# API说明:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
# API说明:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
train_transforms = T.Compose([
# 随机裁剪
T.RandomCrop(
@ -66,8 +66,8 @@ eval_dataset = pdrs.datasets.CDDataset(
binarize_labels=True)
# 使用默认参数构建BIT模型
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/change_detector.py
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/change_detector.py
model = pdrs.tasks.BIT()
# 执行模型训练

@ -21,7 +21,7 @@ pdrs.utils.download_and_decompress(airchange_dataset, path=DATA_DIR)
# 定义训练和验证时使用的数据变换(数据增强、预处理等)
# 使用Compose组合多种变换方式。Compose中包含的变换将按顺序串行执行
# API说明:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
# API说明:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
train_transforms = T.Compose([
# 随机裁剪
T.RandomCrop(
@ -66,8 +66,8 @@ eval_dataset = pdrs.datasets.CDDataset(
binarize_labels=True)
# 使用默认参数构建CDNet模型
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/change_detector.py
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/change_detector.py
model = pdrs.tasks.CDNet()
# 执行模型训练

@ -21,7 +21,7 @@ pdrs.utils.download_and_decompress(airchange_dataset, path=DATA_DIR)
# 定义训练和验证时使用的数据变换(数据增强、预处理等)
# 使用Compose组合多种变换方式。Compose中包含的变换将按顺序串行执行
# API说明:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
# API说明:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
train_transforms = T.Compose([
# 随机裁剪
T.RandomCrop(
@ -66,8 +66,8 @@ eval_dataset = pdrs.datasets.CDDataset(
binarize_labels=True)
# 使用默认参数构建DSAMNet模型
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/change_detector.py
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/change_detector.py
model = pdrs.tasks.DSAMNet()
# 执行模型训练

@ -21,7 +21,7 @@ pdrs.utils.download_and_decompress(airchange_dataset, path=DATA_DIR)
# 定义训练和验证时使用的数据变换(数据增强、预处理等)
# 使用Compose组合多种变换方式。Compose中包含的变换将按顺序串行执行
# API说明:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
# API说明:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
train_transforms = T.Compose([
# 随机裁剪
T.RandomCrop(
@ -66,8 +66,8 @@ eval_dataset = pdrs.datasets.CDDataset(
binarize_labels=True)
# 使用默认参数构建DSIFN模型
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/change_detector.py
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/change_detector.py
model = pdrs.tasks.DSIFN()
# 执行模型训练

@ -21,7 +21,7 @@ pdrs.utils.download_and_decompress(airchange_dataset, path=DATA_DIR)
# 定义训练和验证时使用的数据变换(数据增强、预处理等)
# 使用Compose组合多种变换方式。Compose中包含的变换将按顺序串行执行
# API说明:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
# API说明:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
train_transforms = T.Compose([
# 随机裁剪
T.RandomCrop(
@ -66,8 +66,8 @@ eval_dataset = pdrs.datasets.CDDataset(
binarize_labels=True)
# 使用默认参数构建FC-EF模型
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/change_detector.py
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/change_detector.py
model = pdrs.tasks.FCEarlyFusion()
# 执行模型训练

@ -21,7 +21,7 @@ pdrs.utils.download_and_decompress(airchange_dataset, path=DATA_DIR)
# 定义训练和验证时使用的数据变换(数据增强、预处理等)
# 使用Compose组合多种变换方式。Compose中包含的变换将按顺序串行执行
# API说明:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
# API说明:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
train_transforms = T.Compose([
# 随机裁剪
T.RandomCrop(
@ -66,8 +66,8 @@ eval_dataset = pdrs.datasets.CDDataset(
binarize_labels=True)
# 使用默认参数构建FC-Siam-conc模型
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/change_detector.py
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/change_detector.py
model = pdrs.tasks.FCSiamConc()
# 执行模型训练

@ -21,7 +21,7 @@ pdrs.utils.download_and_decompress(airchange_dataset, path=DATA_DIR)
# 定义训练和验证时使用的数据变换(数据增强、预处理等)
# 使用Compose组合多种变换方式。Compose中包含的变换将按顺序串行执行
# API说明:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
# API说明:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
train_transforms = T.Compose([
# 随机裁剪
T.RandomCrop(
@ -66,8 +66,8 @@ eval_dataset = pdrs.datasets.CDDataset(
binarize_labels=True)
# 使用默认参数构建FC-Siam-diff模型
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/change_detector.py
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/change_detector.py
model = pdrs.tasks.FCSiamDiff()
# 执行模型训练

@ -21,7 +21,7 @@ pdrs.utils.download_and_decompress(airchange_dataset, path=DATA_DIR)
# 定义训练和验证时使用的数据变换(数据增强、预处理等)
# 使用Compose组合多种变换方式。Compose中包含的变换将按顺序串行执行
# API说明:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
# API说明:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
train_transforms = T.Compose([
# 随机裁剪
T.RandomCrop(
@ -66,8 +66,8 @@ eval_dataset = pdrs.datasets.CDDataset(
binarize_labels=True)
# 使用默认参数构建SNUNet模型
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/change_detector.py
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/change_detector.py
model = pdrs.tasks.SNUNet()
# 执行模型训练

@ -21,7 +21,7 @@ pdrs.utils.download_and_decompress(airchange_dataset, path=DATA_DIR)
# 定义训练和验证时使用的数据变换(数据增强、预处理等)
# 使用Compose组合多种变换方式。Compose中包含的变换将按顺序串行执行
# API说明:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
# API说明:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
train_transforms = T.Compose([
# 随机裁剪
T.RandomCrop(
@ -66,8 +66,8 @@ eval_dataset = pdrs.datasets.CDDataset(
binarize_labels=True)
# 使用默认参数构建STANet模型
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/change_detector.py
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/change_detector.py
model = pdrs.tasks.STANet()
# 执行模型训练

@ -25,7 +25,7 @@ pdrs.utils.download_and_decompress(ucmerced_dataset, path=DOWNLOAD_DIR)
# 定义训练和验证时使用的数据变换(数据增强、预处理等)
# 使用Compose组合多种变换方式。Compose中包含的变换将按顺序串行执行
# API说明:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
# API说明:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
train_transforms = T.Compose([
# 将影像缩放到256x256大小
T.Resize(target_size=256),
@ -63,8 +63,8 @@ eval_dataset = pdrs.datasets.ClasDataset(
shuffle=False)
# 使用默认参数构建HRNet模型
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/classifier.py
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/classifier.py
model = pdrs.tasks.HRNet_W18_C(num_classes=len(train_dataset.labels))
# 执行模型训练

@ -25,7 +25,7 @@ pdrs.utils.download_and_decompress(ucmerced_dataset, path=DOWNLOAD_DIR)
# 定义训练和验证时使用的数据变换(数据增强、预处理等)
# 使用Compose组合多种变换方式。Compose中包含的变换将按顺序串行执行
# API说明:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
# API说明:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
train_transforms = T.Compose([
# 将影像缩放到256x256大小
T.Resize(target_size=256),
@ -63,8 +63,8 @@ eval_dataset = pdrs.datasets.ClasDataset(
shuffle=False)
# 使用默认参数构建MobileNetV3模型
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/classifier.py
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/classifier.py
model = pdrs.tasks.MobileNetV3_small_x1_0(num_classes=len(train_dataset.labels))
# 执行模型训练

@ -25,7 +25,7 @@ pdrs.utils.download_and_decompress(ucmerced_dataset, path=DOWNLOAD_DIR)
# 定义训练和验证时使用的数据变换(数据增强、预处理等)
# 使用Compose组合多种变换方式。Compose中包含的变换将按顺序串行执行
# API说明:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
# API说明:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
train_transforms = T.Compose([
# 将影像缩放到256x256大小
T.Resize(target_size=256),
@ -63,8 +63,8 @@ eval_dataset = pdrs.datasets.ClasDataset(
shuffle=False)
# 使用默认参数构建ResNet50-vd模型
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/classifier.py
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/classifier.py
model = pdrs.tasks.ResNet50_vd(num_classes=len(train_dataset.labels))
# 执行模型训练

@ -28,7 +28,7 @@ if not os.path.exists(DATA_DIR):
# 定义训练和验证时使用的数据变换(数据增强、预处理等)
# 使用Compose组合多种变换方式。Compose中包含的变换将按顺序串行执行
# API说明:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
# API说明:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
train_transforms = T.Compose([
# 对输入影像施加随机色彩扰动
T.RandomDistort(),
@ -72,8 +72,8 @@ eval_dataset = pdrs.datasets.VOCDetection(
shuffle=False)
# 构建Faster R-CNN模型
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/object_detector.py
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/object_detector.py
model = pdrs.tasks.FasterRCNN(num_classes=len(train_dataset.labels))
# 执行模型训练

@ -29,7 +29,7 @@ if not os.path.exists(DATA_DIR):
# 定义训练和验证时使用的数据变换(数据增强、预处理等)
# 使用Compose组合多种变换方式。Compose中包含的变换将按顺序串行执行
# API说明:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
# API说明:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
train_transforms = T.Compose([
# 对输入影像施加随机色彩扰动
T.RandomDistort(),
@ -73,8 +73,8 @@ eval_dataset = pdrs.datasets.VOCDetection(
shuffle=False)
# 构建PP-YOLO模型
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/object_detector.py
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/object_detector.py
model = pdrs.tasks.PPYOLO(num_classes=len(train_dataset.labels))
# 执行模型训练

@ -29,7 +29,7 @@ if not os.path.exists(DATA_DIR):
# 定义训练和验证时使用的数据变换(数据增强、预处理等)
# 使用Compose组合多种变换方式。Compose中包含的变换将按顺序串行执行
# API说明:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
# API说明:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
train_transforms = T.Compose([
# 对输入影像施加随机色彩扰动
T.RandomDistort(),
@ -73,8 +73,8 @@ eval_dataset = pdrs.datasets.VOCDetection(
shuffle=False)
# 构建PP-YOLO Tiny模型
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/object_detector.py
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/object_detector.py
model = pdrs.tasks.PPYOLOTiny(num_classes=len(train_dataset.labels))
# 执行模型训练

@ -29,7 +29,7 @@ if not os.path.exists(DATA_DIR):
# 定义训练和验证时使用的数据变换(数据增强、预处理等)
# 使用Compose组合多种变换方式。Compose中包含的变换将按顺序串行执行
# API说明:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
# API说明:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
train_transforms = T.Compose([
# 对输入影像施加随机色彩扰动
T.RandomDistort(),
@ -73,8 +73,8 @@ eval_dataset = pdrs.datasets.VOCDetection(
shuffle=False)
# 构建PP-YOLOv2模型
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/object_detector.py
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/object_detector.py
model = pdrs.tasks.PPYOLOv2(num_classes=len(train_dataset.labels))
# 执行模型训练

@ -29,7 +29,7 @@ if not os.path.exists(DATA_DIR):
# 定义训练和验证时使用的数据变换(数据增强、预处理等)
# 使用Compose组合多种变换方式。Compose中包含的变换将按顺序串行执行
# API说明:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
# API说明:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
train_transforms = T.Compose([
# 对输入影像施加随机色彩扰动
T.RandomDistort(),
@ -73,8 +73,8 @@ eval_dataset = pdrs.datasets.VOCDetection(
shuffle=False)
# 构建YOLOv3模型,使用DarkNet53作为backbone
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/object_detector.py
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/object_detector.py
model = pdrs.tasks.YOLOv3(
num_classes=len(train_dataset.labels), backbone='DarkNet53')

@ -28,7 +28,7 @@ pdrs.utils.download_and_decompress(seg_dataset, path=DOWNLOAD_DIR)
# 定义训练和验证时使用的数据变换(数据增强、预处理等)
# 使用Compose组合多种变换方式。Compose中包含的变换将按顺序串行执行
# API说明:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
# API说明:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
train_transforms = T.Compose([
# 将影像缩放到512x512大小
T.Resize(target_size=512),
@ -64,8 +64,8 @@ eval_dataset = pdrs.datasets.SegDataset(
shuffle=False)
# 构建DeepLab V3+模型,使用ResNet-50作为backbone
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/segmenter.py
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/segmenter.py
model = pdrs.tasks.DeepLabV3P(
input_channel=NUM_BANDS,
num_classes=len(train_dataset.labels),

@ -28,7 +28,7 @@ pdrs.utils.download_and_decompress(seg_dataset, path=DOWNLOAD_DIR)
# 定义训练和验证时使用的数据变换(数据增强、预处理等)
# 使用Compose组合多种变换方式。Compose中包含的变换将按顺序串行执行
# API说明:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
# API说明:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
train_transforms = T.Compose([
# 将影像缩放到512x512大小
T.Resize(target_size=512),
@ -64,8 +64,8 @@ eval_dataset = pdrs.datasets.SegDataset(
shuffle=False)
# 构建UNet模型
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/segmenter.py
# 目前已支持的模型请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
# 模型输入参数请参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/segmenter.py
model = pdrs.tasks.UNet(
input_channel=NUM_BANDS, num_classes=len(train_dataset.labels))

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