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这里写一个关于Python编程的小技巧，怕以后忘记了，记录在博客中用于反查。
在模块化的Python程序架构中，可能需要用到全局变量用于保存整个程序中一些通用配置。这些全局变量是跨py文件的，如果通过参数的形式进行传递可能会导致参数量过多，逻辑混乱，因此需要通过全局变量的形式解决。本文中将列出两种实现方案，第一种是通过Google搜索到的，第二种是自己琢磨出来的。
由于之前没有写过（阅读过）相关代码，所以我先通过Google找到了一个网上比较常见的实现。
首先创建一个global_common.py文件用于保存全局变量。
然后创建一个operation.py文件作为[……]
ISPRS Benchmark是ISPRS公开的一个遥感语义分割数据集，包括三项任务：
其中前两项是计算机视觉领域最常见的语义分割任务，仅仅是将场景转换到了无人机平台上，对航片进行语义分割。最后一项是三维的语义分割，这一领域我还不是很了解，此处就不进行讨论了。
Vaihingen 2D semantic labeling数据集分为训练集与测试集，训练集包含16景影像，测试集包含17景影像。影像的空间分[……]
自从2012年，AlexNet获得了ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)比赛的冠军，深度学习逐渐登上了计算机视觉领域的历史舞台。这是一个图像分类网络，基于卷积神经网络。当年的GPU计算性能还很弱，尽管AlexNet网络结构并不大，但是仍然拆分成了两个部分，放在两个GPU中运行。而如今，已经有非常庞大的网络结构，并且能够达到非常高的精度，GPU的计算速度与显存大小也达到了很大的提升。
面向图像的深度学习逐渐出现了几条分支：场景分类、目标检测、语义分割、实例分割、超分重建、风格迁移等等。场景分类，是将影像整体视作[……]