Advertisement

利用Python进行遥感图像语义分割：Deeplab V3+与Unet模型的应用及源码、文档和数据集

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目运用Python实现基于Deeplab V3+和Unet模型的遥感图像语义分割，提供详尽代码、文档以及相关数据集。 本资源内的项目代码已经经过测试并成功运行，在确保功能正常后才上传，请放心下载使用。 1. 该资源适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等）的在校学生、老师或企业员工学习，也适用于初学者进阶学习。此外，它也可以作为毕业设计项目、课程设计作业以及项目初期演示材料。 2. 如果您有一定的基础，在此基础上进行修改以实现其他功能也是可行的选择，并且可以用于毕设、课设或者作业等用途。 下载后请务必先查看README.md文件（如有），仅供学习参考之用，切勿将其应用于商业目的。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 利用Python进行遥感图像语义分割：Deeplab V3+与Unet模型的应用及源码、文档和数据集
    优质
    本项目运用Python实现基于Deeplab V3+和Unet模型的遥感图像语义分割，提供详尽代码、文档以及相关数据集。 本资源内的项目代码已经经过测试并成功运行，在确保功能正常后才上传，请放心下载使用。 1. 该资源适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等）的在校学生、老师或企业员工学习，也适用于初学者进阶学习。此外，它也可以作为毕业设计项目、课程设计作业以及项目初期演示材料。 2. 如果您有一定的基础，在此基础上进行修改以实现其他功能也是可行的选择，并且可以用于毕设、课设或者作业等用途。 下载后请务必先查看README.md文件（如有），仅供学习参考之用，切勿将其应用于商业目的。
     
  • Keras-DeepLab-V3-Plus-Master_遥感_分割_遥感语义分割_遥感图像分割
    优质
    本项目基于Keras实现DeepLabv3+模型，专为遥感图像语义分割设计。通过深度学习技术对遥感图像进行精确的像素级分类与分割，提升图像理解能力。 DeepLab-v3-plus网络结构可以用于实现语义分割任务，适用于普通影像或遥感影像的处理。
     
  • keras-deeplab-v3-plus-master_遥感_深度学习_分割_遥感语义分割_遥感图像分割.zi
    优质
    本项目基于Keras实现DeepLabv3+模型，专注于遥感影像的语义分割任务。通过改进和优化，提高了在复杂场景下的分割精度与效率。 《Keras Deeplab-v3+在遥感图像语义分割中的应用》 Deeplab-v3+是一种基于深度学习的语义分割模型，由谷歌的研究人员开发，在计算机视觉领域特别是遥感图像处理中表现出色。项目“keras-deeplab-v3-plus-master”是该模型的Keras实现版本，专为遥感图像中的语义分割任务设计。 Deeplab-v3+的核心在于改进后的空洞卷积（Atrous Convolution）和多尺度信息融合策略。这种技术使模型能够在不增加计算量的情况下扩大感受野，并能捕捉到更广泛的上下文信息，在处理复杂场景时显得尤为重要。此外，该模型采用了Encoder-Decoder结构，通过上采样和跳跃连接恢复细节信息，解决了语义分割中精细化边界的问题。 遥感图像的语义分割任务是指将每个像素分类为特定类别（如建筑物、道路、水体等），这是遥感数据分析的关键步骤之一。Keras作为Python库提供了一种高效且灵活的方式来构建深度学习模型，使Deeplab-v3+能够轻松应用于遥感图像处理。 项目“keras-deeplab-v3-plus-master”可能包括以下组件： 1. **模型代码**：实现Deeplab-v3+的网络结构和训练过程。 2. **数据预处理脚本**：用于对遥感图像进行裁剪、归一化等操作，以确保其符合Deeplab-v3+的要求。 3. **训练脚本**：包含模型参数设置、优化器选择、损失函数定义等内容的Python代码文件。 4. **评估与可视化工具**：用以分析和展示模型性能的数据处理及结果呈现程序。 5. **预训练模型**：可能提供经过预先训练的Deeplab-v3+版本，可以直接用于预测或微调。 使用此项目时，用户需要准备遥感图像数据集，并根据Deeplab-v3+的要求进行标注。接下来调整训练脚本中的参数（如学习率、批次大小等），然后开始模型训练过程。完成训练后，可以利用该模型对新的遥感图像执行预测任务并生成像素级别的分类结果。 在城市规划、环境监测和灾害评估等领域中，遥感语义分割技术具有广泛的应用前景。例如通过Deeplab-v3+处理卫星影像可迅速准确地获取地面覆盖信息，并为决策者提供科学依据以制定相关政策。 总的来说，“keras-deeplab-v3-plus-master”项目提供了完整的解决方案来执行基于深度学习的遥感图像语义分割任务，结合Keras的强大功能与Deeplab-v3+先进模型设计的优势，在推动相关研究和应用方面具有显著价值。通过深入理解并利用这个平台，开发者能够进一步探索更高级别的遥感数据分析技术，并为该领域的进步做出贡献。
     
  • 毕业设计：利用PyTorch和Unet进行MRI肝脏图像分割的源码、数据集及文档
    优质
    本项目采用PyTorch框架与U-Net模型，针对MRI肝脏影像实施高效精准的自动分割。项目资源包括详尽代码、标注数据集及相关技术文档。 毕业设计项目基于PyTorch框架结合Unet模型进行MRI肝脏图像分割。该项目包含详细的源代码、数据集以及文档，并且所有代码都配有注释以便新手理解使用。此项目获得了98分的高分，导师评价非常积极，是完成毕业设计、期末大作业或课程设计的理想选择。下载后只需简单部署即可开始使用。
     
  • 基于 Deeplab-v3 的语义图像分割 TensorFlow 源代码
    优质
    本项目提供了一个使用TensorFlow实现基于Deeplab-v3算法进行语义图像分割的源代码库。通过该工具可以高效地对图片中不同对象区域进行自动识别与标注，适用于各类图像处理及计算机视觉应用场景。 语义图像分割模型deeplab-v3的tensorflow源代码欢迎下载。
     
  • 【Keras】利用SegNet和U-Net进行遥感图像语义分割-附件资源
    优质
    本资源深入讲解了如何使用深度学习框架Keras实现基于SegNet和U-Net模型的遥感图像语义分割，提供详细的代码示例与数据集说明。 【Keras】基于SegNet和U-Net的遥感图像语义分割 该文章主要介绍了如何使用深度学习框架Keras实现基于SegNet和U-Net的遥感图像语义分割任务，详细探讨了模型的设计、训练以及应用等方面的内容。
     
  • Unet-for-remote-sensing-images: 遥感图像的语义分割
    优质
    Unet-for-remote-sensing-images 是一种基于U型网络架构设计的深度学习模型，专为遥感图像中的精细语义分割任务而优化。此项目旨在提升对大尺度地理数据的理解与分析能力。 Unet-of-remote-sensing-image用于高分辨率遥感卫星的地物识别任务，涵盖15种地物类型，包括各种农作物、工业用地、河流、水源以及建筑物等。该模型采用改进的U型网络结构进行语义分割，并生成各个地物类型的场景分割图像。与官方论文中的Unet结构有所不同的是，在输出通道数量和上采样层后的通道数量方面进行了调整，并在每个卷积层后面添加了BatchNormalization层，这使得识别准确率有所提升。最终经过微调后，15类地物的分割准确率达到82%。 训练数据主要采用Landsat多光谱图像，并根据美国官方提供的标签制作卫星图像的真实标注结果（groundTruth），共收集到超过23000张尺寸为224×224像素的训练图片。
     
  • 基于DeepLab-v3+的遥感图像分类
    优质
    本研究采用深度学习框架DeepLab-v3+进行遥感图像分类，通过改进网络结构和训练策略，显著提升了复杂场景下的目标识别精度与效率。 遥感影像分类是模式识别技术在遥感领域的应用实例。为解决普通卷积神经网络处理遥感图像时边缘分类不准确、精度低等问题，本段落提出了一种基于编码解码器的空洞卷积模型（DeepLab-v3+）的方法来改进遥感图像的分类效果。首先对卫星影像进行标注；然后利用已标注的数据集训练DeepLab-v3+模型，该模型能够有效提取出具有较强稳定性的边缘特征；最后得到高质量的地物分类结果。实验结果显示，在多个遥感数据集中应用此方法均取得了更高的精度和更稳健的边缘特性，从而实现了更为理想的分类效果。
     
  • Keras-UNet演示：利用Unet进行图像分割
    优质
    本项目展示如何使用Keras实现经典的U-Net架构，用于医学影像中的图像分割任务。通过案例学习高效处理和分析医疗图像的技术方法。 U-Net是一个强大的卷积神经网络，专为生物医学图像分割而开发。尽管我在测试图像蒙版上犯了一些错误，但预测对于分割非常有用。Keras的U-Net演示实现用于处理图像分割任务。 特征： - 在Keras中实现的U-Net模型 - 蒙版和覆盖图绘制的图像 - 训练损失时期记录 - 用于绘制蒙版的json文件 - 数据扩充以减少训练过程中的过拟合 获取帮助的方法包括使用labelme工具来获取蒙版点。此外，还有一个实用程序可以帮助查看模型的功能。 按数字顺序接收文件： ```python def last_4chars(x): return x[-7:] file_list = os.listdir(testjsons) # 示例代码 for j, filename in enumerate(sorted(file_list, key=last_4chars)): ``` 这段代码用于从指定目录中读取所有JSON文件，并根据特定规则进行排序。