yhqiao/landslide_detection_faster-rcnn

利用faster-rcnn目标检测网络实现滑坡的提取

Faster-RCNN实现遥感图像滑坡识别

本代码参考github链接

操作指南

对数据进行测试

环境python+cuda+cuDNN+pytorch（还有其他一些杂七杂八的，报错提示有别的库没下就自己下一下） 在frcnn.py文件中，有如下代码：

class FRCNN(object):
    _defaults = {
        "model_path"    : 'logs/Epoch49-Total_Loss0.2045-Val_Loss0.4614.pth',
        "classes_path"  : 'model_data/slide_class.txt',
        "confidence"    : 0.5,
        "iou"           : 0.3,
        "backbone"      : "resnet50",
        "cuda"          : True,
    }
.....

model_path表示你选择的权重文件的路径，这是一个训练好的提取码：f7ww，下载好后放到logs文件夹下 运行predict.py，输入文件路径即可进行测试

数据集进行训练

resnet预训练权重百度网盘地址：提取码vs9n 预训练权重文件放到model_data文件夹下

landslide_train.txt文件每一行记录了图片的相对路径，以及标识框的坐标，类别（本例中只有一个类就是滑坡，数值位0） 运行train.py进行训练 训练过程中每一次迭代生成的权重文件会自动保存到logs文件夹下，这些权重文件就是训练出来的模型。理论上迭代次数最多的模型性能越好

数据集

数据集百度网盘地址：提取码mnd6 resnet预训练权重百度网盘地址：提取码vs9n 把下载好的数据集中的所有图片复制到项目LandSlide_Detection_Faster-RCNN\LandSlideDataSet\images文件夹下 预训练权重文件放到model_data文件夹下

自己制作数据集

详细教程可以参考bilibili视频链接 voc2frcnn用于在LandSlideDataSet/ImageSets文件下生成train.txt文件 voc_annotation用于在项目文件夹下生成landslide_train.txt

landslide_detection_faster-rcnn's Issues

分类

有考虑过分类吗？
将滑坡的部分提取出来，和目视解译的放在一起比较，出图可能方便一些。

数据集标签

您好，请问标注好的数据集有提供吗？谢谢

数据集

请问这个滑坡数据集是哪个地方的，是什么传感器的遥感影像

数据集引用

作者您好，我想在自己的论文中使用您的数据集，请问该如何引用，有相关的论文地址吗

预测报错

你好，想问一下为什么运行预测的时候输入我的图片地址一直显示打开失败，我是按照您的这个代码试的，按理说应该能行，我是tif格式的图片，这应该不是问题吧。

模型功能及开发

我想问一下，这个训练出来的模型是用来判断这里面有没有滑坡（对滑坡进行圈定），还是判断这个是不是滑坡，如果是圈定出来。有没有可能利用训练出来的模型对区域的遥感影像数据进行寻找，确定滑坡的位置。