（一）ArcMap基础——数据层的基本操作 目录（一）ArcMap基础——数据层的基本操作1.数据层更名2.改变数据层顺序3.数据层的复制与删除4.数据层的坐标定义（1）查阅数据框坐标（2）变换数据框坐标（3）设置地图显示参数5.数据层的分组6.数据层比例尺设置7.数据层的保存 1.数据层更名ArcMap 内容列表中，数据框所包含的每个图层及图层所包含的一系列地理要素都有相应的描述字符与之对应。默
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2024-06-17 13:44:52
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对矢量图层数据进行要素分割，包括根据属性进行分割以及根据空间位置进行分割两种情况。这里的分割是指将图层要素处理为多个图层要素。比如根据图层属性要素分割，就是按照属性将原始图层分割为不同属性的几个图层。根据空间位置分割是指按照不同的空间范围进行要素的分割，比如这里建立一个渔网数据对要素进行标准分割。使用数据：点图层矢量数据，包含多个属性。使用到的工具Analysis Tools-》Extract-》
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2024-09-28 09:06:24
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最近在用deeplab，需要自己标注数据集，整理一下。制作语义分割数据集大致需要（1）使用labelme对数据进行标注，生成对应图片的json格式。（2）执行label下的labelme_json_to_dataset.py文件，生成图片对应文件夹。（3）通过第二步生成的文件夹，生成语义图片。（4）将语义图片转化成灰度图。--------------------------------------
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2024-03-23 12:36:55
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文章目录0 项目说明1 研究目的2 研究方法3 研究结论4 论文目录5 项目源码 0 项目说明**基于 U-Net 网络的遥感图像语义分割 **提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放实验训练使用 Anaconda 版 Python 3.7 下的 TensorFlow-GPU1.8 后期图像生成由于 GPU 显存限制，使用 TensorFlow 的 CPU 版本进行计算预测图计算。1
本报告分成了4个部分，作者先是介绍了深度学习在点云领域的相关背景，然后由RandLA-Net一作胡博士介绍其在大规模点云语义场景分割的工作，接着由3D-BoNet的一作杨博士介绍其在点云实例分割的工作，最后作者将对点云分割的领域做一个未来展望。点云分割一直是点云研究领域一个很重要的分支，它在SLAM、自动驾驶、机器人等领域都有着重要的应用。点云相比于2D图像，其有着更丰富的3D空间信息，对物体的表
在 之前讨论的目标检测问题中，我们一直使用方形边界框来标注和预测图像中的目标。 本节将探讨语义分割（semantic segmentation）问题，它重点关注于如何将图像分割成属于不同语义类别的区域。 与目标检测不同，语义分割可以识别并理解图像中每一个像素的内容：其语义区域的标注和预测是像素级的。
图13.9.1展示了语义分割中图像有关狗、猫和背景
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2024-04-03 00:00:54
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一、什么是OD图OD图，“O”来源于英文ORIGIN，指出行的出发地点，“D”来源于英文DESTINATION，指出行的目的地。在一些文章当中我们经常可以看见OD图，它也被称为飞线图。主要是由起点、终点和其连线组成的。起点、终点可以表示OD的方向，连线可以用于反映两点之间的某种关系，如航班线路、人口迁徙、交通流量、经济往来等，一般通过线的颜色和粗细，以及起止点的大小来表达各要素间的关系。二、数据处
利用小型数据集m2nist进行语义分割——(一)数据集介绍目录 文章目录利用小型数据集m2nist进行语义分割——(一)数据集介绍目录缘由前言数据集介绍数据下载/读取/显示参考链接 缘由代码地址：https://github.com/leonardohaig/m2nist-segmentation最近晚上有点失眠，玩手机伤眼睛，那就学习吧。考虑到没有写过分割网络，尤其是没有用pytorch写过分割
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2024-04-05 08:07:25
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一、简述 1、使用到的软件是labelme,对图像数据进行标注，生成标注文件.json文件。 2、针对.json文件，在终端输入指令：labelme_json_to_dataset 路径/文件名.json 即可生成dataset文件夹。 3、为文件夹下的label.png进行颜色填充，得到24位的着色的标注图。二、安装labelme 下载并安装labelme。windows下安装labelme（在
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2024-03-21 12:40:30
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目录标注数据转换数据集划分使用说明（需要自己修改的地方）1、标注数据转换一般语义分割模型需要三种数据（以lanenet举例）：原图像、标注图像、实例分割图像，能产生这三种数据的标注工具有很多，本文以最常用的labelme标注工具举例（labelme的安装此处略过，网上也有很多教程，大家可以根据自己的实际情况选择合适的安装教程）。labelme标注好的数据般被保存为json类型文件，json类型文件
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2024-03-21 11:55:13
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数据集组成网络训练的第一步就是读取数据，关于输入图片如何读取，如何进行预处理，将会在本篇文章中进行演示。 首先需要了解的是，语义分割中图片和标签是分别保存的。以voc数据集为例，它有20个类别，加上背景总共21个类别。其中，JPEGImages文件夹下存放的是输入图片，它们都是JPG格式。每张图片都是R,G,B三通道，其像素值在0-255之间。SegmentationClass文件夹下存放的是标签
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2024-03-22 10:18:04
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三种图片（1）原图（2）图像分类分割（3）图像物体分割见下图：两套数据集（1）benchmark_RELEASE( Semantic Boundaries Dataset(henceforth abbreviated as SBD))是增强数据集,只包含边界(如下图)http://home.bharathh.info/pubs/codes/SBD/download.htmlP
我会经常参考这篇：cited首先，把自己手里的数据集，规范成标准数据集格式。 我一般用VOC。在mmsegmentation项目下的configs文件夹里，选好自己要用的模型。右键复制路径。命令行输入：python train.py ./configs/你选的模型.pth会报错！但是这样就能在work_dirs文件夹下找到一个你选择的模型的.pth文件。然后我们把这个文件复制一下，在这个上面改。
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2024-08-10 20:39:59
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一、 PASCAL VOC 20111. 简介： PASCAL VOC数据集除了用于segmentation任务之外，还用于object detection等任务。因此不是所有image都有pixel-wise的标注，有些图片只有object-wise的标注。 官网: http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2011/index.html语
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2024-08-12 13:41:03
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语义分割数据集说明（一）------Cityscapes，PASCAL VOC20121. Cityscapes2. PASCAL VOC 2012 为了方便了解和使用，整理下数据集的说明，主要是语义分割部分。 1. Cityscapes该数据集的说明可参见官网https://www.cityscapes-dataset.com/，或者https://github.com/mcordts/ci
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2024-05-01 14:04:09
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文章目录一、什么是语义分割二、应用三、Pascal VOC2012语义分割数据集3.1 数据加载3.2 数据预处理3.3 自定义语义分割数据集类3.4 整合全部组件 简单认识什么是语义分割，并加载语义分割数据集一、什么是语义分割在像素级别上的分类：属于同一类的像素都要归为一类语义分割和实例分割二、应用背景虚化路面分割三、Pascal VOC2012语义分割数据集http://host.robot
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2024-08-02 07:54:05
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7. 语义分割和数据集在前几节讨论的目标检测问题中，一直使用方形边界框来标注和预测图像中的目标。本节将探讨语义分割（semantic segmentation）问题，它关注如何将图像分割成属于不同语义类别的区域。值得一提的是，这些语义区域的标注和预测都是像素级的。下图展示了语义分割中图像有关狗、猫和背景的标签：
由此可见，与目标检测相比，语义分割标注的像素级的边框显然更加精细。 9.1 图
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2024-07-29 09:09:45
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语义分割计算机视觉领域中的一个重要模块，它与之前的图像分类、目标检测任务不同，它是一个精细到每个像素块的一个图像任务，当然，它包括分类和定位。更多关于语义分割的方法和原理请读者自行搜索相关论文和博文，本文不做过多阐述。1、数据集 &
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2024-07-24 20:35:27
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前言常见的语义分割数据集有VOC2012, MS COCO以及Cityscapes等。 今天我们介绍Cityscapes数据集1. 数据集简介Cityscapes数据集，即城市景观数据集，其中包含从50个不同城市的街景中记录的各种立体视频序列，除了更大的20000个弱注释帧之外，还有高质量的5000帧像素级注释。Cityscapes数据集共有fine和coarse两套评测标准，前者提供5000张精
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2024-04-16 15:20:21
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论文阅读：《Pyramid Scene Parsing Network》原文链接场景解析对于不受限制的开放词汇表和多样化的场景具有挑战性。在此论文中，利用金字塔池模块和金字塔场景解析网络(PSPNet)来开发基于不同区域的全球上下文信息聚合的能力。全局先验表示法能够有效地生成高质量的场景解析结果，pspnet在像素级预测上作为优越的框架。该方法在不同的数据集上实现了最先进的性能。2016年，在场景
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2024-04-03 12:41:48
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