基于Unet与Resnet的深度学习在遥感影像乡村建筑物分割中的应用：实战项目及多尺度训练（二分类）

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简介：
本文介绍了一种结合UNet和ResNet架构的深度学习方法，在二分类任务中对遥感影像中的乡村建筑物进行精确分割。通过实施多尺度训练策略，提升了模型在复杂场景下的泛化能力与细节捕捉精度，为实际应用提供了有效的解决方案。本项目为基于Unet（backbone为Resnet）的多尺度分割实战项目，包含数据集、代码及训练好的权重文件。经测试，可以直接使用。 **项目介绍：** 总大小250MB。本项目的数据集是遥感影像乡村建筑物分割图像。网络经过10个epochs的训练后，全局像素点准确度达到0.95；若增加训练epoch数，则性能会更优。 **代码介绍：** 【训练】 train脚本自动执行训练任务。代码将数据随机缩放为设定尺寸的0.5到1.5倍之间以实现多尺度训练。utils中的compute_gray函数用于保存mask灰度值至txt文件，并且自动定义UNET网络输出通道。【介绍】学习率采用余弦衰减策略，run_results文件夹内可查看训练集和测试集的损失及IoU曲线（由matplotlib库绘制）。此外还保存了训练日志、最佳权重等信息，在日志中可以找到每个类别的IoU值、召回率、精确度以及全局像素点准确率。【推理】将待推理图像放置在inference目录下，直接运行predict脚本即可，无需设定额外参数。具体参考README文件。此项目适合初学者使用。

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基于Unet与Resnet的深度学习在遥感影像乡村建筑物分割中的应用：实战项目及多尺度训练（二分类）

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本文介绍了一种结合UNet和ResNet架构的深度学习方法，在二分类任务中对遥感影像中的乡村建筑物进行精确分割。通过实施多尺度训练策略，提升了模型在复杂场景下的泛化能力与细节捕捉精度，为实际应用提供了有效的解决方案。本项目为基于Unet（backbone为Resnet）的多尺度分割实战项目，包含数据集、代码及训练好的权重文件。经测试，可以直接使用。 **项目介绍：** 总大小250MB。本项目的数据集是遥感影像乡村建筑物分割图像。网络经过10个epochs的训练后，全局像素点准确度达到0.95；若增加训练epoch数，则性能会更优。 **代码介绍：** 【训练】 train脚本自动执行训练任务。代码将数据随机缩放为设定尺寸的0.5到1.5倍之间以实现多尺度训练。utils中的compute_gray函数用于保存mask灰度值至txt文件，并且自动定义UNET网络输出通道。【介绍】学习率采用余弦衰减策略，run_results文件夹内可查看训练集和测试集的损失及IoU曲线（由matplotlib库绘制）。此外还保存了训练日志、最佳权重等信息，在日志中可以找到每个类别的IoU值、召回率、精确度以及全局像素点准确率。【推理】将待推理图像放置在inference目录下，直接运行predict脚本即可，无需设定额外参数。具体参考README文件。此项目适合初学者使用。

基于Unet和Resnet的深度学习实战：应用于DRIVE视神经分割项目的多尺度训练与多类别分割

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本项目运用了深度学习技术中的Unet和ResNet模型，专注于DRIVE数据集上的视网膜影像处理。通过实施多尺度训练策略及实现多类别的精确分割，致力于提升视盘和血管区域的自动识别精度。该研究不仅为糖尿病性视网膜病变等眼科疾病的早期诊断提供了有力工具，还对医学图像分析领域具有重要参考价值。本项目为 Unet+Resnet 多尺度分割实战项目（包含数据集），其中unet的backbone更换为了resnet结构。所使用的数据集是DRIVE视神经2类别分割数据集。 **项目介绍：** 总大小350MB。 1. **训练脚本自动执行，代码会将数据随机缩放为设定尺寸的0.5-1.5倍之间进行多尺度训练，并在utils中通过compute_gray函数保存mask灰度值到txt文本。同时，根据分割任务需求定义UNET网络输出通道数。 2. 项目中的预处理函数全部重新实现，在transforms.py文件内可以查看具体代码细节。 3. 网络经过50个epochs的训练后，miou达到了约0.8的成绩。学习率采用cosine衰减策略调整。在run_results文件夹中可以看到训练集和测试集上的损失值及iou曲线图（由matplotlib库生成）。此外还保存了详细的训练日志、最佳权重等信息，在这些日志文档里可以找到每个类别的miou、recall、precision以及全局像素点的准确率等等。 4. 预测脚本能够自动处理inference文件夹下的所有图片进行推理预测工作。代码中添加了详细注释，便于用户理解与操作。如需使用自己的数据集训练模型，请参考README文档中的指导说明，按照指示步骤即可轻松运行项目。

Unet与Resnet在深度学习中的应用：实战腹部多脏器五类分割项目及多尺度训练技巧

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本文探讨了基于Unet和Resnet模型的深度学习技术在腹部多脏器五类分割项目中的应用，并介绍了有效的多尺度训练技巧，以提高模型性能。本项目为基于Unet+Resnet的多尺度分割实战项目（包含数据集），其中Unet的骨干网络被替换为了ResNet。 **数据集介绍：** 采用的是腹部多脏器5类别的分割数据集，总大小约为363MB。 **项目说明：** 1. **训练脚本自动执行**：train 脚本能自动进行模型训练。代码会将输入的数据随机缩放为设定尺寸的0.5到1.5倍之间，以实现多尺度训练效果。在utils模块中的compute_gray函数中实现了mask灰度值保存至txt文件的功能，并且该脚本还会根据需求定义UNET网络输出通道的数量。 2. **预处理功能**：项目的全部预处理函数都经过了重新设计和优化，在transforms.py 文件中有详细的实现代码供查阅。 3. **训练效果与结果展示**：模型在50个epochs的训练后，miou（平均交并比）达到了约0.84。学习率采用余弦退火策略调整。run_results文件夹内保存了训练集和测试集上的损失值及IoU曲线图，并且利用matplotlib库绘制这些图像结果；此外还保留有详细的训练日志、最佳权重等信息，使得每个类别及其全局像素点的准确度指标（如iou、recall、precision）一目了然。 4. **预测功能**：项目提供了一个推理脚本，能够自动处理inference文件夹下的所有图片进行分割任务。整个代码库中添加了大量的注释以帮助理解。如果需要训练自己的数据集，请参考README文档中的指南操作即可轻松运行。

基于Unet和Resnet101的深度学习实战：应用于DRIVE视神经分割项目的多尺度训练与多类别分割技术

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本项目利用改进的Unet结合ResNet101模型，在DRIVE数据集上进行视网膜图像中的视神经精确分割，采用多尺度训练策略以提升不同分辨率下的分割精度和鲁棒性。本项目为 Unet+Resnet101 多尺度分割实战项目（包含数据集），其中Unet的backbone更换为resnet101，并使用DRIVE视神经2类别分割数据集进行训练。项目的总大小约为203MB。该项目具备以下特点： - **自动多尺度训练**：train脚本会将输入的数据随机缩放至设定尺寸的0.5到1.5倍之间，实现多尺度训练。 - **mask灰度值保存及网络输出定义**：在utils中的compute_gray函数中，可以找到用于计算并保存mask灰度值的方法，并且该方法还会自动为UNET网络定义输出通道的数量。 - **自定义预处理功能**：所有的数据预处理代码均经过重新实现，在transforms.py文件中可以查看具体的细节和逻辑。项目训练了50个epochs后，miou达到了大约0.79。学习率采用余弦退火策略调整，并且在run_results目录内保存了训练集与测试集的损失及iou曲线图（由matplotlib库绘制），同时还记录下了详细的训练日志文件以及最佳模型权重。此外，预测脚本能够自动推理inference子目录下所有图片的内容。整个代码都添加有注释说明，便于用户理解和调试；如有需求想用自己的数据进行训练，请参考README文件中的指导信息以实现简易的操作流程。

图像分割：采用多尺度与自适应UNet的多类别分割项目

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本项目旨在通过创新地应用多尺度和自适应UNet模型，实现高精度、高性能的图像多类别分割，适用于医疗影像分析等多种场景。图像分割是计算机视觉领域的一个核心任务，它涉及将一幅图像划分为多个有意义的区域或对象，以便于后续分析和理解。“基于多尺度、自适应的Unet多类别分割项目”展示了利用深度学习技术进行复杂图像分割的应用实例。 Unet是一种经典的卷积神经网络（CNN）架构，在医学图像分割领域取得了显著成果。其设计特点在于对称编码器-解码器结构，其中编码器捕捉上下文信息，而解码器恢复精细的像素级预测。通过跳连接将高分辨率特征图与低分辨率特征图结合，Unet能够有效处理细节。在多尺度处理方面，项目可能采用多尺度输入或金字塔池化层来适应不同大小和形状的目标物体。自适应方法则指根据图像内容动态调整网络参数，以提高分割性能。多类别分割指的是同时识别并分离出多个类别的对象。这需要模型生成每个类别的概率图，并在训练过程中使用适当的损失函数进行优化。项目中的“muti_segmentation”文件夹可能包含数据集、代码实现、预训练模型和评估指标等相关内容。这些资源包括带有标签的图像，用于网络权重调整的数据，以及量化分割效果的标准如IoU（交并比）、精度和召回率等。结果可视化帮助直观理解模型性能。该研究旨在通过优化Unet架构解决复杂的多类别图像分割问题，并在各种场景中获得准确的结果。这有助于深入理解深度学习技术的应用及其改进方法。

基于PyTorch的高分辨率遥感影像建筑物深度学习提取方法

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本研究提出了一种利用PyTorch框架进行高分辨率遥感图像中建筑物自动识别与提取的深度学习算法，旨在提高建筑检测精度和效率。基于DenseLinkNet50网络实现的遥感影像建筑提取方法，在效果上不逊于目前流行的Transformer模型，并且具有更高的检测效率。程序集成了训练、验证以及大图像测试的功能，其中在测试环节采用了旋转扩充数据与投票机制相结合的方法来提升识别精度。针对遥感数据读取和处理部分，本项目基于GDAL库专门开发了tiffIO.py文件中的影像读写相关函数以提高性能。此程序曾使用SpaceNet数据集进行过训练，并支持用户采用该数据集或自行提供的其他数据集进行模型训练与测试。具体而言，train.py负责模型的训练过程；valid.py用于验证阶段以评估模型表现；test.py则专门设计用来处理大尺寸图像的测试任务。预训练权重文件存放于weights/resnet50-19c8e357.pth中，作为基础网络的一部分被加载使用。

多尺度遥感图像分割

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《多尺度遥感图像分割》是一篇探讨利用不同空间分辨率的遥感数据进行高效、精确图像分析与理解的研究论文。该文提出了一种新颖的方法，通过整合多种尺度的信息来提高目标识别和场景分类的准确性，对于环境监测、城市规划等领域具有重要意义。基于超像素合并的遥感图像多尺度分割方法首先将图像分割成多个超像素区域，然后根据特定准则进行合并处理。参考文献《A Bilevel Scale-Sets Model for Hierarchical Representation of Large Remote Sensing Images》发表于2016年的TGRS期刊上。

基于深度学习的高分辨率遥感影像语义分割

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本研究利用深度学习技术，针对高分辨率遥感影像进行高效准确的语义分割，旨在提升图像解译精度与自动化水平。高分辨率遥感影像包含大量地理信息。然而，基于传统神经网络的语义分割模型难以从这些图像中的小物体提取高层次特征，导致较高的分割错误率。本段落提出了一种改进DeconvNet网络的方法，通过编码与解码结构特征连接来提升性能。在编码阶段，该方法记录池化操作的位置并在上采样过程中加以利用，有助于保留空间信息；而在解码阶段，则采用对应层的特征融合以实现更有效的特征提取。训练模型时使用预训练模型可以有效扩充数据集，从而避免过拟合问题的发生。实验结果显示，在优化器、学习率和损失函数适当调整的基础上，并通过扩增的数据进行训练后，该方法在验证遥感影像上的分割精确度达到了约95%，明显优于DeconvNet和UNet网络的表现。

建筑物的遥感影像分割数据集

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本数据集包含大量建筑物的遥感影像，旨在为计算机视觉与机器学习研究者提供精准标注的分割样本，推动智能城市规划及灾害监测领域的发展。遥感影像中的建筑物分割标注数据集包含1000张图片及其对应的1000个标签，所有标签均为纯手工标注，并公开分享资源。