传统的遥感图像分割方法主要包括基于阈值的方法、基于边缘检测的方法和基于区域生长的方法等。这些方法在一定程度上能够实现地物的分割，但存在着分割精度不高、对复杂场景适应性差、需要人工干预等局限性。随着人工智能技术，尤其是深度学习的快速发展，基于 AI 的遥感图像分割方法展现出了强大的优势，AI 模型能够自动学习...
然而,原始的遥感图像数据量大且复杂,其中包含了各种地物信息,如建筑物、道路、水体、植被、农田等,这些地物在图像上呈现出不同的特征和模式。准确地将这些地物从遥感图像中分割出来,对于后续的分析和决策具有至关重要的意义。 例如,在城市规划中,通过对遥感图像的分割,可以清晰地了解城市的建筑分布、道路网络以及绿地...
本项目旨在对遥感影像进行像素级内容解析,并对遥感影像中感兴趣的类别进行提取和分类,以衡量遥感影像地块分割模型在多个类别(如建筑、道路、林地等)上的效果。 赛题任务 本赛题旨在对遥感影像进行像素级内容解析,并对遥感影像中感兴趣的类别进行提取和分类,以衡量遥感影像地块分割模型在多个类别(如建筑、道路、林地等...
数据读取部分,最值得注意的就是images和labels的数据格式,文件读取的方法倒是次要的,千篇一律。这里我们读取的图像依旧是上次的数据集,images是(3 X 256 X 256)的RGB图像,labels是0、1、2、3...7的单通道灰度图(256 X 256),记得读取的时候用GRAY_SCALE模式。 数据的预处理部分,将images数据集做归一化处理(...
最近一段时间学习了飞桨领航团实战速成营课程,对图像分割有了一定的了解了,课程中有一个非常有趣的实践作业——参加飞桨常规赛:遥感影像地块分割。 在作业中笔者分别使用: FCN(Fully Convolutional Networks)网络 U-Net网络 DeepLabV3P网络以上三种网络模型对遥感影像地块分割进行实验,具体内容详见下文。 下面的表格是相...
基于DeepLab v3的遥感图像语义分割教程 前⾔ 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 1. 开源的图像语义分割DeepLabv3代码（⼆分类）2. DeepLabv3+基本原理（借鉴）核⼼代码...
DeepLabv3在医学影像处理领域具有广泛的应用前景,例如用于CT、MRI等影像的自动分割,提高诊断效率和准确性。 卫星遥感:卫星遥感图像包含丰富的地表信息,对于城市规划、环境监测等领域具有重要意义。DeepLabv3可以实现对卫星遥感图像的高精度分割,为相关应用提供有力支持。 安防监控:在安防监控领域,DeepLabv3可以帮助实现对...
基于deeplabv3对遥感图像的语义分割 数据集: CCF卫星影像的AI分类与识别提供的数据集初赛复赛训练集,一共五张卫星遥感影像 百度云盘:点击这里 密码:3ih2 预训练模型:点击这里下载 dataset ├── origin //5张遥感图片,有标签,用来做训练├── test //3张遥感图片,无标签,用来做测试└── train //为空,通...
在INRIA Aerial Image 高分辨率遥感图像数据集上进行训练和测试，并与相关模型进行对比，研究结果表明，改进后的Deeplabv3+ 网络在遥感图像分割中性能优异，改善了目标边缘以及小尺度目标物体的分割效果，具有一定的研究和应用价值。[关键词]遥感图像； Deeplabv3+； 通道注意力； 特征融合； 语义分割 [中图分类号] TP...
基于Deeplab-v3对遥感图像的语义分割 数据集: CCF卫星影像的AI分类与识别提供的数据集初赛复赛训练集,一共五张卫星遥感影像 百度云盘:点击这里 密码:3ih2 预训练模型:点击这里下载 dataset ├── origin //5张遥感图片,有标签 ├── test //3张遥感图片,无标签,在这个任务中没有用到 ...