DANet 模型通过其创新性的双注意力机制，包括位置注意力模块和通道注意力模块，能够在复杂的遥感影像中精准地聚焦于地块的关键特征区域。位置注意力模块能够捕捉图像中不同位置像素之间的长距离依赖关系，使得模型在处理大面积地块以及具有复杂边界的地块时，能够更好地理解地块的整体结构和连续性。而通道注意力模块则对不...
通过这一系列函数实现的后处理步骤,我们有效地将模型推理得到的原始结果转化为了高质量、可视化且易于解读的地块分割成果,这些成果能够直接应用于城市规划、土地资源管理等众多实际领域,为相关决策提供准确、直观的数据支持,充分发挥遥感影像地块分割在各行业中的应用价值。 03 动手实验 3.1 实验准备 数据集 实验所用的测...
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...
本文使用的数据集为Massachusetts roads数据集,是目前为止最大的遥感影像道路数据集,数据集涵盖1 108张24位真彩色tiff图像,大小为1 500像素×1 500像素,空间分辨率为1 m。标签影像中每个像素被划分为道路或背景,道路像素值为1,背景值为0。因标签影像中存在不同程度的缺失,本文选取500张较为准确的标签影像及其对应...
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...
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预测时 label 为 None,但原始影像还是要裁剪,去适配我的 data_generator,原始的不需要因为大小信息都在 tfrecord 里,会自动处理,我指定了大小 3、修改 deeplab\ datasets\data_generator_test.py 不解析 label 参考:https://blog.csdn.net/weixin_38385446/article/details/82781109...
摘要 针对 DeepLabv3+网络在遥感影像上呈现出拟合速度慢,边缘目标分割不精确,大尺度目标分割类内不一致、存在孔洞等缺陷,提出在该网络中引入双注意力机制模块 (Dual Attention Mechanism Module,DAMM),设计并实现了将DAMM结构与ASPP (Atous Spatial Pyramid Pooling) 层串联或并联的2种不同连接方式网络模型 ,串联连接...
近年来,随着计算机视觉技术的发展,深度学习已经成为遥感影像语义分割的主流方法。DeepLabv3+作为一种优秀的语义分割网络,有着较高的准确度和较快的运算速度。本文主要研究基于DeepLabv3+的遥感影像语义分割方法,首先介绍了DeepLabv3+网络的结构和工作原理,然后分析了遥感影像语义分割的特点和挑战性,并提出了适应于遥感影像...
在ISPRS Vaihigen 2D语义标签比赛数据集上评估了deeplab v3+的表现。该数据集由33张大小不同的高分辨率遥感影像组成,每张影像都是从德国Vaihigen市高空中获取的真正射影象(TOP)。在某种程度上,这个数据集的遥感印象与普通的自然影像没有差别,他们均是由三个通道组成。所以,我们可以将其看作是普通图片。数据集还包括...