深度学习制作自己的样本

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目前，深度学习在遥感领域的应用逐渐开展，然而遥感数据往往幅宽比较大，在具体的应用时，往往需要自己的数据制作训练样本。很多人对这样大的数据如何制作样本感到犯愁，今天就介绍一下如何制造遥感影像的样本。
##1、借助计算机视觉工具
labeme对整张大样本进行标注，labelme的介绍、安装和使用可以参照我的其他博客。这里额外添加一下，在用labelme 标注过程中，如果遇到下面两类在一起这种情况，如何标注？

如果分别单独的去标注某一类，那么两类之间一定存在空隙，所以可以直接先画底下的面积较大的类别，然后在这个基础上绘制上面的面积较小的类别。Labelme会把下面的掩膜更正为最上面的类别。如下是原图和标注后的建筑物遥感图。

大家都知道我们不能把整个大图全部直接送入网络直接训练，要把他裁成512或256大小的图像送入网络进行训练，所以我们可以在图像上随机生成点，以这个点为中心随机裁剪规定大小的图片作为样本。如图可以直接填入原始数据和标注数据，需要生成多少个样本，是否进行数据强等参数，直接在目标路径下生成相应的样本。如下图所示，原图和标注会同步裁剪成指定大小的样本。

##借助ArcGIS
利用ArcGis制作样本可以分成3几种情况，具体可参照下图。

具体可以参照网课：添加链接描述

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