Skip to content

Latest commit

 

History

History
15 lines (13 loc) · 1.63 KB

README.md

File metadata and controls

15 lines (13 loc) · 1.63 KB

Глубокое обучение в анализе гиперспектральных изображений - сегментация пожаров

Установка

  1. Установите неоходимые зависимости из файла requernmants.txt
pip install -r requirements.txt
  1. Скачайте файлы обученных моделей по ссылке Google Drive и поместите в директорию models

Описание репозитория

Корневая директория сожержит примеры использования разработанного функционала.
segmentation.py - пример сегментации изображения, полученного со спутникого снимка.

Директория train содержит файлы программы, связанные с обучением моделей. Файлы обученных моделей необходимо скачать по ссылке Google Drive и поместить в директорию models. Для сегментации изображения рекомендуется использовать модель "model-resnet50-novograd-0008.h5".

Директория utils содержит файлы, реализующие логику получения спутникого изображения, его обработки и вывода.