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简要介绍SwinSTFM
环境搭建
数据集设计
Train部分 简要介绍SwinSTFM SwinSTFM是一个基于Swin-transformer架构的用于遥感时空融合的模型#xff0c;主要分为两个板块#xff0c;一是特征提取模块#xff0c;可以理解为transfoemer的Encoder模块#xff0c;二是多级…
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简要介绍SwinSTFM
环境搭建
数据集设计
Train部分 简要介绍SwinSTFM SwinSTFM是一个基于Swin-transformer架构的用于遥感时空融合的模型主要分为两个板块一是特征提取模块可以理解为transfoemer的Encoder模块二是多级融合模块可以简单理解为Decoder模块。 如果想看懂原理建议优先阅读原论文。
环境搭建 我复现的环境是python3.9 torch1.13.X环境其余包可以直接安装值得一提的是pip安装gdal需要进行离线安装可以使用conda安装gdal进而直接安装rasterio另外torch安装的时候建议直接进入官方网站复制想要的命令conda的命令-nvidia会很慢需要等很久。 如果你需要保证其原有效果建议考虑requirement.txt文件需要注意的是python版本最好在3.6与3.9之间。
数据集设计 建议使用代码中指出的的数据集样式即命名为年份_天数是一年中的第几天_月份加日期命名文件夹文件夹中.npy数据要以MOD-或者LAN开头图中是已经改了代码的样式。 数据集分好之后需要运行generate_data.py文件这个文件是将训练数据分为多少个patch。 image_size 改为你数据集的数据的大小 patch_size 改为你想得到的patch大小 root_dir 改为数据集的根目录 train_datas 为数据集中的文件夹名字 我没明白那个LGC数据集换了个自己找的数据集复现的
Train部分 train部分需要注意的是train_dir是存放patch的目录 请注意cur_day那个判断中[149,229,261]这个里面的数字代表天数请改为数据集中有的数字。 然后将data.py中的10000改为数据集相应的位深所有有关于10000的数值都需要改为相应位深的数值。 test.py也做相应处理。
