- 将数据文件夹格式改为
-
root-data-dir
-train
-mask
-ori
-val
-mask
-ori
-test
-mask
-ori
-
对数据图片进行分割500*600->5*6*(100*100)，打开
图像切割还原-彩色.ipynb，将分割图片下的dir修改为所处理的图片的目录文件的列表，然后运行。会生成得到len(dir)个文件夹在当前目录，命名为0,1,2...len(dir)-1。 -
修改
config.py中的函数路径，ROOT = '/content'#根路径 DATA_DIR = '/content/drive/MyDrive/mathcup/B/processed' #数据集路径 experiment_dir = ROOT + '/sdh/exper_info/' + cur_time #保存训练数据的路径
-
修改
main.py中的路径，第44行-第52行。
# get the cover and mask
train_dir = os.path.join(config.DATA_DIR,'train')# 训练文件夹
val_dir = os.path.join(config.DATA_DIR,'val') # 测试文件夹
train_cover_dir =os.path.join(train_dir,'ori') #训练用ori图片
train_mask_dir = os.path.join(train_dir,'mask') # 训练用mask图片
val_cover_dir =os.path.join(val_dir,'ori')#测试用ori图片
val_mask_dir = os.path.join(val_dir,'mask')#测试用mask图片- 运行
main.py，checkpoint会保存val_diff，也就是验证mask与生成的验证mask最小差距的权重文件。
! python3 main.py
- 预测，修改
predict.py并运行
test_dir="/content/drive/MyDrive/mathcup/B/processed/test"# 27行，修改为测试使用的数据集目录
checkpoint=torch.load("/content/sdh/exper_info/2021-01-19_11-56/checkpoint/checkpoints_best.pth.tar")#修改为5中得到的权重文件路径- 得到形如这样的图片
- 修改并运行
图像切割还原-彩色.ipynb中的恢复图片模块
dir修改为需要还原的图像文件夹
得到listpath为需要还原的所有文件
imgh=None
imgv=None
imgs=None
for i in range(2):#修改2为需要保存的总的个数，test图片为2，所以这里是2
for j in range(5):
for k in range(6):
print(listpath[i*30+j*6+k])
print(图片所在路径+listpath[i*30+j*6+k])
img =cv2.imread(图片文件所在路径+listpath[i*30+j*6+k])
img = cv2.resize(img, (100, 100))
if k==0:
imgh=img
else:
imgh=cv2.hconcat([imgh,img])#水平拼接
if j==0:
imgv=imgh
else:
imgv=cv2.vconcat([imgv,imgh])#水平拼接
cv2.imwrite(str(i)+".png",imgv)#保存到当前路径
imgv=None- 根据生成图片，人工确定最佳阈值。
图像切割还原-彩色.ipynb中的阈值过滤噪声，选择最优化图像 - 对耕地面积进行统计。
图像切割还原-彩色.ipynb中的统计耕地面积。注意修改路径。 - 转换选择的阈值图片为
0~1的tif图像。图像切割还原-彩色.ipynb中的统计新的耕地面积。注意修改路径。 - 修改
dropout进行对比：修改文件network.py第80行，默认参数dropout修改为True就可以在模型中运行dropout层。 - 在
画图.ipynb中，修改对应的路径为有dropout和没有dropout的loss_diff.csv的路径，并运行，可以得到对比图像。图像的保存路径为当前路径。需要手动拷贝到保存路径。
with_drop=pd.read_csv("/content/drive/MyDrive/mathcup/sdh/exper_info/2021-01-19_17-12_with_dropout/loss_diff.csv")
without_drop=pd.read_csv("/content/drive/MyDrive/mathcup/sdh/exper_info/2021-01-19_17-33_without_dropout/loss_diff.csv")