Trimble eCognition软件应用技术之十：——深度学习（CNN）篇应用第三方深度学习模型- 大数跨境

Trimble eCognition软件应用技术之十：——深度学习（CNN）篇应用第三方深度学习模型

图源科技

2022-02-23

导读：Trimble eCognition 软件中的“应用实例分割”算法如何来应用外部实例分割模型?

完整的TensorFlow SavedModel 集成现在支持使用语义、实例分割和对象检测模型。eCognition v10.2.0中的深度学习集成新的实例分割算法（Apply Instance Segmentation）允许用户利用第三方SavedModels 直接对影像对象进行分割和分类，加速深度学习模型的执行，让您更快地获得有意义的结果。

如何使用 Trimble eCognition 软件中的“应用实例分割（Apply Instance Segmentation）”算法来应用外部实例分割模型（TensorFlow SavedModel 格式与掩膜层输出）? 您仅需要两步操作：

1. 使用“加载卷积神经网络（Load Convolutional Neural Network ）”算法加载模型

2. 使用“应用实例分割(Apply Instance Segmentation)”算法对所要加载的图像进行处理。

在此，我们使用在 TensorFlow HUB

(https://tfhub.dev/tensorflow/mask_rcnn/inception_resnet_v2_1024x1024/1 ) 的 COCO 2017 数据集上训练的模型。这是模型可以检测到的实例列表 --> https://tech.amikelive.com/node-718/what-object-categories-labels-are-in-coco-dataset/。基于这个模型，我们尝试处理Trimble MX9车载移动扫描系统采集的360全景影像数据，将全景影像中的行人、车辆等目标一键式掩膜处理，实现对360度全景影像掩膜处理的批量化生产，加速街景影像发布与共享。