ChenHongruixuan/SiamCRNN

数据集设置

lin-ovvo1111 opened this issue · 3 comments

lin-ovvo1111 commented

请问作者，在数据集设置中您在各个pickle里是以什么形式存在，在之前的提问里看到lable是以（B,1）的形式存在，请问您能提供完整的训练集，以便我自己去训练一次模型吗，代码弄了很久还是没搞懂，希望您能帮助一下，不胜感激！！！

ChenHongruixuan commented

你好，感谢你对我们工作的关注: ) 论文中使用的数据集WH和HY已经开源，可以在该链接下载到。下载完成之后，先对数据集进行预检测，然后根据预检测的结果生成相应的训练样本即可。训练样本的数据格式为(N, C, W, W)，其中N为训练样本数量，C为通道数，W为patch块的大小。

lin-ovvo1111 commented

你好，感谢你对我们工作的关注: ) 论文中使用的数据集WH和HY已经开源，可以在该链接下载到。下载完成之后，先对数据集进行预检测，然后根据预检测的结果生成相应的训练样本即可。训练样本的数据格式为(N, C, W, W)，其中N为训练样本数量，C为通道数，W为patch块的大小。

您好，我对于处理这些数据集还不是很擅长，您能不能将WH或者HY数据集已经经过预检测的结果生成的训练样本提供一下，我想完整的跑一遍训练过程，再去学习代码，不胜感谢，救救孩子=-=

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ChenHongruixuan commented

同学你好，我这里已经没有当时预检测的结果了。但我可以跟你说一下生成的基本思路，就是采用一些常用的非监督变化检测算法（如CVA, MAD, SFA）等得到相应的差值图，然后采用阈值分割/聚类算法得到预检测结果（分为3类，其中两类分别是可靠的变化样本和为变化样本，剩下的则是不可靠的样本）。然后根据以每个可靠像素为中心，取相应的patch块，就可以得到预检测的样本了。