1 读取图像数据 首先,我们要读取图像的像素矩阵,这里为了能支持多波段,我们利用GDAL读取: import gdal # 读取图像像素矩阵 # fileName 图像文件名 def readTif(fileName): dataset = gdal.Open(fileName) width = dataset.RasterXSize height = dataset.RasterYSize GdalImg_data = dataset.ReadAsArray(0, 0,...
使用MFNet论文中提出的数据集(第一个RGB-T语义分割数据集),共有九类标签。评价标准还是一般语义分割通用的mAcc和mIoU。数据集的划分也按照MFNet中提出的:训练集由50%的白天图像和50%的夜间图像组成,验证集由25%的白天图像和25%的夜间图像组成,其余图像用于测试。 1.消融实验 验证加入T图像信息是否可以提升分割...
nn.ReLU(inplace=True) )defforward(self,input):returnself.conv(input)classUnet(nn.Module):def__init__(self, in_ch, out_ch):super(Unet, self).__init__() self.conv1 = DoubleConv(in_ch,64) self.pool1 = nn.MaxPool2d(2) self.conv2 = DoubleConv(64,128) self.pool2 = nn.MaxPool...
第36卷第3期01年3月液晶与显示ChineseJournalofI.iquidCrystalsandDisplaysV01.36No.3Mar.01文章编号:10077800103047j09UNET与FPN相结合的遥感图像语义分割王曦1,于鸣h孙,任洪娥h“1.东北林业大学信息与计算机工程学院,黑龙江哈尔滨150040;.黑龙江省林业智能装备
项目名称:keras遥感图像Unet语义分割 所属行业:人工智能 - 其他 ->查看更多案例 案例介绍 语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和机器视觉一个重要分支。与分类任务不同,语义分割需要判断图像每个像素点的类别,进行精确分割。语义分割目前在自动驾驶、自动抠图等领域有着比较广泛的应用。 案例...
项目应用场景面向遥感城市场景图像语义分割场景,项目采用类似 UNet 的 Transformer 深度学习算法来实现,项目适用于卫星图像、航空图像、无人机图像等。项目效果项目细节 ==> 具体参见项目 README.md(1) 安装…
结合Unet和Transformer的遥感图像语义分割方法.属于遥感图像语义分割技术领域.本发明为解决目前遥感图像语义分割方法存在不同地物边界分类精度低,多尺度目标识别效果差的问题.本发明保留Unet的U型编码器解码器结构,在编码器中结合了Transformer结构用于全局特征提取,在解码器的基础上增加了一个辅助上采样结构用于上下文特征融合...
基于Unet网络多任务学习的遥感图像建筑地物语义分割 为准确分割出高分辨率遥感图像中的建筑地物,提出一种基于Unet网络多任务学习的建筑地物语义分割方法.首先,根据遥感图像建筑地物真值图生成边界距离图,并将该遥感图像... 刘尚旺,崔智勇,李道义 - 《国土资源遥感》 被引量: 0发表: 2020年 ...
金发洲,华北电力大学计算机系研究生,参加了多期Datawhale的组队学习,也在DataFountain、天池等比赛中取得了不错的成绩。 这篇图文是他在每周六晚参加「线下组队学习」活动时的分享。 希望参与我们线下组队学习的同学,可以在微信公众号后台回复线下组队学习,进入线下组队学习群,大家一起学习,一起成长。
本发明公开了一种融合改进UNet和SegNet的遥感图像语义分割方法,将批处理规范化加在UNet神经网络的卷积层和激活层中间,采用ELU激活函数代替ReLU激活函数,采用训练二分类的方式分别训练每一个语义分割类别,将各个二分类训练的模型进行合并,在SegNet神经网络的编码过程中,在最大池化操作后,引入SegNet神经网络中前面设定层的...