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基于DeepLabV3+的水稻稻穗图像语义分割

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简介：
本研究采用DeepLabV3+模型对水稻稻穗图像进行高效精准的语义分割，以实现自动识别和分析稻穗的目的，助力农业智能化发展。 基于DeepLabV3+的遥感农作物语义分割 ### 训练步骤 #### a、训练voc数据集 1. 将提供的VOC格式的数据集放入VOCdevkit文件夹中（无需运行voc_annotation.py）。 2. 在train.py中设置对应参数，默认情况下这些参数已经配置为适用于VOC数据集。

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  • 基于DeepLabV3+的水稻稻穗图像语义分割
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    本研究采用DeepLabV3+模型对水稻稻穗图像进行高效精准的语义分割，以实现自动识别和分析稻穗的目的，助力农业智能化发展。 基于DeepLabV3+的遥感农作物语义分割 ### 训练步骤 #### a、训练voc数据集 1. 将提供的VOC格式的数据集放入VOCdevkit文件夹中（无需运行voc_annotation.py）。 2. 在train.py中设置对应参数，默认情况下这些参数已经配置为适用于VOC数据集。
     
  • 水稻叶穗病害的分类数据集（含4078张图片，4种类别）.7z
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    本数据集包含4078张图片，涵盖了水稻生长过程中可能遇到的四种不同类型的叶穗病害，为研究和分析提供了详实的数据支持。 数据集类型：用于图像分类的数据集，不可用于目标检测且无标注文件。 数据集格式：仅包含jpg图片，每个类别对应一个文件夹，并在该文件夹内存放相应的图片。 图片总数（jpg 文件个数）：4078 分类的类别数量：4 具体类别的名称及对应的图片数目如下： - Brown_Spot 图片数：613 - Healthy 图片数：1488 - Leaf_Blast 图片数：977 - Neck_Blast 图片数：1000
     
  • 基于DeepLabV3+的遥感农作物语义分割
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    本研究采用深度学习模型DeepLabV3+进行遥感图像中农作物的精细分类和边界识别，旨在提高农田管理与监测效率。 使用DeepLabV3+进行遥感图像中的农作物区域分割，包括水稻、小麦和玉米。
     
  • 基于DeepLabv3+的图像语义分割实践：定制化数据集训练
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    本项目采用深度学习框架下的DeepLabv3+模型，专注于利用自定义的数据集进行图像语义分割的研究与应用开发，旨在提升特定场景下的物体识别精度。 DeepLabv3+是一种基于深度学习的先进图像语义分割方法，能够实现对物体进行像素级划分。本课程将指导学员使用Labelme工具创建数据集，并利用DeepLabv3+训练自有的数据集以开发个性化的图像语义分割应用。该课程涵盖两个实践项目： 1. CamVid语义分割：基于CamVid数据集的语义分割任务。 2. RoadScene语义分割：针对汽车行驶场景中的路坑、车辆及车道线，进行物体标注和语义分割。 本教程采用TensorFlow版本的DeepLabv3+在Ubuntu系统上展示项目操作。具体步骤包括安装deeplab、数据集标注与格式转换、修改程序文件以适应个人需求、训练自有的数据集，并对生成模型进行测试及性能评估。课程提供实践所需的数据集和Python代码供学习参考。 下图展示了使用DeepLabv3+在RoadScene项目中，基于学员提供的数据集完成图像语义分割后的效果。
     
  • DeepLabv3+_图像分割_model.zip
    优质
    该文件包含Google开发的深度学习模型DeepLabv3+，适用于图像语义分割任务。通过利用改进的编码器-解码器架构和空洞卷积技术，实现高精度且详细的图像分割效果。 百度飞桨提供了一个深度图像语义分割人物模型，这是官方提供的资源，因此无需积分即可下载。用户也可以直接从官网获取该模型。
     
  • 水稻模型ORYZAv3
    优质
    水稻模型ORYZAv3是一款先进的计算工具，用于模拟和分析水稻基因表达与遗传变异，助力作物改良研究。 用于水稻生长模拟的专业软件能够预测作物产量和生物量。
     
  • YOLO 数据集：水稻稻穗识别（1类）【含划分好数据集、类别文件及数据可视化脚本】
    优质
    该资源提供了一个专门用于水稻稻穗识别的数据集，包含完整的标注图像和类别定义，并附带数据可视化工具。 数据保存按照YOLOV5文件夹结构进行组织，可以直接用于Yolo检测。 标注格式如下：classes、x_centre、y_centre、w、h（使用的是YOLO的相对坐标系统）。 【数据集类别】包含1个类别：稻穗 该数据集分为训练集和验证集： - 训练集(datasets-images-train)包括6108张图片及对应的6108个标签txt文件。 - 验证集(datasets-images-val)则有530张图片及其相应的530个标签txt文件。 【类别文本段落件】：每个类别的标注信息都保存在单独的.txt格式文档中，方便查看和管理。 为了便于直观地检查数据情况，我们提供了一个可视化py脚本。只需随机选取一张图像作为输入参数即可绘制出边界框，并将其保存至当前工作目录下。此脚本无需任何修改就可以直接运行以生成可视化的图像结果。 对于YOLOV5的改进与实战应用相关内容，请参考相关博客文章或官方文档获取更多信息。
     
  • DeepLabV3语义分割迁移代码
    优质
    本项目提供基于DeepLabV3模型的语义分割预训练模型与代码，旨在实现高效且精准的图像区域分类，适用于快速开发和研究。 deeplabv3语义分割迁移代码涉及将预训练的模型应用于新的数据集或任务中，以便利用其在大规模数据上的学习成果来改进目标领域的性能。此过程通常包括微调网络参数以适应特定场景的需求，并可能需要调整网络结构和超参数设置以优化结果。
     
  • 基于Pytorch和Jupyter的DeeplabV3语义分割项目代码
    优质
    本项目利用Pytorch框架与Jupyter Notebook开发环境，实现DeepLabV3模型在图像语义分割任务中的应用，提供详尽代码及文档。 本资源基于Pytorch深度学习框架及Jupyter编程平台，提供了一个二分类语义分割项目的完整代码。项目包括复现的Deeplabv3语义分割模型以及微调设计的Resnet模型，并实现了warmup+余弦退火学习率调整算法、自定义数据读取方法、混淆矩阵生成和多种评价指标计算等功能。
     
  • Vue-Rice：水稻病害图像识别系统的前端部分
    优质
    Vue-Rice是专为水稻病害图像识别设计的前端系统，采用Vue框架构建，提供高效、友好的用户界面，便于研究人员和农民快速准确地识别水稻疾病。 Vue-rice水稻疾病识别系统构建设置 1. 安装依赖：`npm install` 2. 在本地服务器启动并启用热更新（Hot Reload）：`npm run dev` 3. 构建生产环境版本，并进行代码压缩：`npm run build` 4. 构建生产环境版本，同时生成包分析报告：`npm run build --report` 有关工作原理的详细说明，请参考相关文档。