qingtian-k / ChangeDetection-1

Code for change detection

写在前面

• 这个只是小白第一个练手项目，尝试复现的是同实验室师兄的论文Change Detection Based on Deep Siamese Convolutional Network for Optical Aerial Images。

• 损失函数方面还没有试到论文的效果，只是用了pytorch本身自带的BCELoss。

• 如果有什么想法欢迎讨论，但是因为本身是小白，所以可能还会给看的人造成误解，真的很抱歉如果有的话。

说明

一个简单的 Siamese 网络用于同源（直方图校正后）图像的变化检测

数据集

原始数据集（未经过处理的）

目录

• Folder

  • models : 保存的训练的模型

  • datasets : 数据集

  • tensorboard : 用于 tensorboard 可视化

• python 脚本

  • algorithms.py : 一些简单的算法

  • configs.py : 配置文件，包含训练所需的一些超参数

  • data_loader.py : 自定义的数据集（继承torch.utils.data.Dataset）

  • models.py : 定义的网络结构

  • train.py : 用来训练网络的脚本

  • utils.py : 工具箱，包含一些工具脚本

• csv 文件

  • data.csv : 所有的处理后的数据的目录（'img1','img2','GT'）

  • train.csv : 训练的数据的位置

  • test.csv : 测试的数据的位置

• 其他

  • log.log : 日志文件

  • .gitignore : git 文件，忽略某些文件