鐵人檔案
在昨天的模型推論中我們成功讓 YOLOv8 在衛星資料集中記錄到了訓練目標物，但從推論圖來看(可以前往 Day 10)會發現一個事情，同一張影像出現兩個重疊的預...
昨天我們完成了推論視覺化，今天我們回到理論：當模型畫出了框，我們該如何客觀評估它到底學得好不好？ 核心評估指標拆解 評估目標偵測模型，不能只看簡單的正確率，必須...
昨天討論了過小資料即會有過擬合的問題，今天我們會透過調整超參數和資料增強訓練新的偵測模型。 不過今天的實作大起大落 假陽性爆炸和高分誤判 為了解決過擬合的問題，...
在過去的幾天我們讓 YOLO 學會了在我們的 Sentinel-2 衛星圖畫預測框，但是有一個問題，當我們打開推理預測的文字檔會發現模型只給我們 [120,35...
在昨天說完仿射變換之後我們就要開始實作了，今天目標是透過一個小腳本來實現，把 YOLO 輸出的中心點 (x,y) 轉換為我們看得懂的 GPS 座標。 套件安裝...
在我們實際把 YOLOv8 的推論套進昨天寫的腳本前，我們需要來思考一個問題，那就是:「甚麼代表我們的目標物?」 YOLO 給我們的只是四個數字構成的邊框，但如...
我們終於要開始時做遙測視覺（Remote Sensing Computer Vision領域中最核心、也是最具挑戰性的技術升級，在昨天的理論篇中，我們探討了「邊...
YOLO 底層吃的是 OpenCV，而 OpenCV 在這方面就是個「俗人」，它的守備範圍僅限於標準 8-bit 的 JPG 或 PNG。遇到帶有空間座標、16...
在昨天的實戰中，我們成功利用 SAHI 搭配 CLAHE 在衛星圖中抓出了精準的 OBB 傾斜框，但我們也遇到了一個問題，一條完整的機場跑道被切片網格切斷，模型...
昨天我們把「感受野領域偏移」的理論拆解完畢，結論：推論時怎麼切，訓練時就怎麼切。今天我們就要把這句話變成扣，用 Shapely 幾何運算把訓練集切碎、把被切斷的...
