原始的遥感影像往往包含着各种复杂的信息，直接用于地块分割可能会导致较低的准确性和效率。因此，我们首先对其进行预处理操作，其中一项重要的处理是将图像转换为 YUV 格式。YUV 格式相较于常见的 RGB 格式，在颜色信息的表示上具有独特的优势。通过将亮度（Y）与色度（U 和 V）信息分离，能够更好地突出图像中的...
随后,将处理后的颜色通道数据组合起来,构建出符合 RGB 图像格式要求的三维数组(rgb),从而实现了将以标签形式表示的分割结果转化为彩色图像的过程,使得我们可以直观地看到不同地块和地物在遥感影像中的分布情况,便于进行可视化的分析和展示。 最后,final_result_create 函数聚焦于对生成的彩色分割结果图像进行更全面的后...
遥感影像地块分割, 旨在对遥感影像进行像素级内容解析,对遥感影像中感兴趣的类别进行提取和分类,在城乡规划、防汛救灾等领域具有很高的实用价值,在工业界也受到了广泛关注。现有的遥感影像地块分割数据处理方法局限于特定的场景和特定的数据来源,且精度无法满足需求。因此在实际应用中,仍然大量依赖于人工处理,需要消耗大量...
前两个月做过一次基于Unet的遥感图像语义分割教程,效果较差。这次选用一个稍微新一点的模型,再跑一次相同的数据集,加上迁移学习的技巧,看看效果怎么样。 教程准备 开源的图像语义分割DeepLabv3代码(二分类) https://github.com/msminhas93/DeepLabv3FineTuning https://blog.csdn.net/deephub/article/details/...
基于DeepLabv3p的遥感影像地块分割 赛题链接: 飞桨常规赛:遥感影像地块分割 b站视频链接 赛题介绍 本赛题由 2020 CCF BDCI 遥感影像地块分割 初赛赛题改编而来。遥感影像地块分割, 旨在对遥感影像进行像素级内容解析,对遥感影像中感兴趣的类别进行提取和分类,在城乡规划、防汛救灾等领域具有很高的实用价值,在工业界也...
实验结果表明,本文所提出的方法在遥感影像语义分割领域具有较高的应用价值和前景。 关键词:遥感影像;语义分割;深度学习;DeepLabv3+;训练策略;优化方法 1.引言 遥感影像在土地利用、自然资源调查和环境监测等领域具有广泛的应用,因此,对遥感影像进行准确的解译和分析是极为重要的。遥感影像语义分割是指将遥感影像中的...
其中,DeepLabV3+算法以其优秀的性能和较强的特征提取能力,在许多语义分割任务中取得了优异的表现。然而,DeepLabV3+算法的计算量较大,对于硬件设备的要求较高。因此,本研究采用轻量化的DeepLabV3+算法,以降低计算量、提高实时性。 三、方法 本研究采用轻量化的DeepLabV3+算法进行遥感影像农作物语义分割。具体步骤如...
自动驾驶:在自动驾驶领域,图像分割技术对于识别道路、车辆、行人等关键信息至关重要。DeepLabv3凭借其高精度和实时性,为自动驾驶系统提供了强有力的支持。 医学影像分析:医学影像是诊断疾病的重要依据。借助DeepLabv3,医生能够更准确地识别病灶区域,从而提高诊断的准确性和效率。 卫星遥感:在卫星遥感领域,图像分割技术有...
DeeplabV3+ 训练自己的遥感数据 一、预处理数据部分 1、创建 tfrecord(修改 deeplab\ dateasets\build_data.py) 模型本身是把一张张 jpg 和 png 格式图片读到一个 Example 里,写入 tfrecord。但我是一个大的 tif 文件,需要把几万像素的图片分割成小块写入到一个 tfrecord 文件里,而 tf 没有对 tif 格式...
以下是几种常用的基于卷积神经网络(CNN)的遥感语义分割模型,包括UNet, DeepLabV3+, PSPNet, 和 HRNet。 1. UNet 结构特点:UNet是一种经典的编码-解码结构,由一个下采样路径(编码器)和一个上采样路径(解码器)组成。它通过跳跃连接将低级特征与高级特征结合,从而在保留空间信息的同时提取深层特征。 优点:特别适合...