Message posté par : nicolas david
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Bonjour
Le problème peut avoir différentes origines selon les données desquelles vous êtes partis
et les fichiers de configurations utilisés. Quelques cas qui pourraient expliquer votre
problème sont :
* En partant du "jeux de données deep learning" sur geoservice.
Une explication peut être l'utilisation des masques raster de label ayant un seul
canaux (de type argmax) directement dans le train, alors que odeon train attend des
masques de labels avec une bande (un canal raster) par classe. Il faut donc au préalable
convertir les labels mono-bande vers des raster multi bande en utilisant une
transformation de type one-hot encoding.
L'entrée du train est du type multi-bande pour permettre un entraînement multi classe
par pixel mais cela n'est pas le cas dans les données ocsge diffusées.
la transformation one-hot encoding peut être faite assez facilement avec les librairies
numpy ou sklearn ou autre.
https://www.delftstack.com/howto/numpy/one-hot-encoding-numpy/
Un autre cas peut être de n'avoir spécifier qu'une seule bande dans la
configuration du train et dans ce cas l’entraînement est fait en mono-classe sur une seule
catégorie.
* En partant des "Annotations Gers 2019" :
Comme pour l'outil odeon train. L'outil de génération des patchs attend un fichier
shapefile par classes et non un seul fichier vecteur avec un attribut indiquant la classe.
Il peut donc être nécessaire de d'abord séparer/splitter les données annotations
fournies en plusieurs fichiers vecteurs (via qgis ou fiona en python).
Nous allons essayer d'ajouter un tutoriel plus détaillé pour l'utilisation de ces
données avec le code odeon landcover dans les prochaines semaines.
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