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Official Pytorch Implementation of Adversarial Instance Augmentation for Building Change Detection in Remote Sensing Images.

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我注意到在position sampling中你使用Unet模型来对遥感影像进行语义分割,请问这里的Unet模型是你自己训练好的吗?还是使用其他论文提供的预训练模型呢?请问可以提供Unet的预训练模型吗?

Hi, first of all, thank you very much for your approach. Can you provide the enhanced LEVIR and WHU dataset please?

请问the pretrained models有没有其他的下载方式?

请问building_generator文件夹中的train.py文件怎么进行训练呢?那个label_dir和image_dir里面的图片怎么得到呢?还是说能够直接使用samples/SYN_CD中已有的生成实例图片来得到增强后的数据呢?希望大佬能够帮忙解答一下

非常感谢您的代码分享,请问下 composite_CD_sample.py代码中的ref是怎么计算得到的呢?感觉它和LEVIR\label有些相似,但是又不一样,请问这个参数代表的是什么?多谢

When training your own dataset, enter python train.py --name [experiment_name] --dataset_mode custom --label_dir [label_dir] - image_dir [image_dir] --label_nc 2 Report this error

自己制作GAN的训练块时单个实例建筑物的mask可能会包含其他建筑物的边或小块