遥感图像语义分割与分类在城市规划、灾害监测、环境保护等领域具有重要应用。TransU-Net是一种结合了Transformer和U-Net架构的模型,能够有效捕捉长距离依赖关系和局部细节,适用于高分辨率遥感图像的语义分割任务。本项目旨在利用TransU-Net模型对不同城市的遥感建筑物数据集进行精准提取 项目结构 深色版本 remote_sensing_b...
【Keras】基于SegNet和U-Net的遥感图像语义分割 上两个月参加了个比赛,做的是对遥感高清图像做语义分割,美其名曰“天空之眼”。这两周数据挖掘课期末project我们组选的课题也是遥感图像的语义分割,所以刚好又把前段时间做的成果重新整理和加强了一下,故写了这篇文章,记录一下用深度学习做遥感图像语义分割的完整流程...
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一种基于U-Net网络的遥感图像语义分割系统是由赣州海芯微电子有限公司著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR0473388,属于分类,想要查询更多关于一种基于U-Net网络的遥感图像语义分割系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
使用深度学习模型进行训练和评估。由于这是一个分割任务,我们将使用语义分割模型,例如U-Net、DeepLabV3+ 或者其他适合的分割模型。这里我将提供一个基于PyTorch的U-Net模型的训练代码示例。 1. 环境准备 首先,确保你已经安装了必要的库和工具。你可以使用以下命令安装所需的库: ...
图像分割是遥感解译的重要基础环节,高分辨率遥感图像中包含复杂的地物目标信息,传统分割方法应用受到极大限制,以深度卷积神经网络为代表的分割方法在诸多领域取得了突破进展。针对高分辨遥感图像分割问题,提出一种基于U-Net改进的深度卷积神经网络,实现了端到端的像素级语义分割。对原始数据集做了扩充,对每一类地物目标训练...
本发明公开了一种基于U‑NET的深度学习遥感图像语义分割方法及系统,该方法包括:对初始遥感数据进行校正重建,并分类预处理构造遥感样本库,基于分割网络模型做预测分类得到基础训练数据集,并增强处理后为目标训练数据集;以训练完成的分割网络模型处理遥感图像,得到目标分割结果。本发明采用大气校正与辐射校正消除辐射量误差...
神经网络在遥感图像语义分割领域中的应用.主要研究内容包括:(1)针对遥感图像中部分地物类别具有尺寸较小,图像纹理细节难以学习和图像分割精细程度不佳等问题,本论文借鉴FPN网络思想,提出了一种基于多尺度特征融合的U-Net模型,有效融合编码器端提取的多尺度语义信息.针对较大尺寸与不规则物体的分割精度不高与分割不连续...
基于多头自注意力机制和U-Net的遥感图像道路分割软件是由西安电子科技大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR0338664,属于分类,想要查询更多关于基于多头自注意力机制和U-Net的遥感图像道路分割软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
:1.本发明属于农业遥感图像分割领域,尤其是一种基于改进u-net网络的无人机麦田遥感图像分割方法。 背景技术: :: 2.小麦是世界三大主要粮食作物之一,同时也是我国第二大粮食作物。作为世界最大的小麦生产国,小麦在我国国民经济发展中占据了重要地位。如何准确并快速地对小麦进行估产,对于保障粮食安全和相关产业地发展...