【源码】基于Python的遥感图像语义分割系统

项目简介

本项目是基于Python的遥感图像语义分割系统，聚焦于遥感图像数据的处理与分析。采用HRNet（High Resolution Network）架构，结合多尺度训练和翻转增强等技术，实现图像像素级分类，完成语义分割任务。

项目的主要特性和功能

1. HRNet架构：运用HRNet架构并行处理不同分辨率特征，有效捕获图像细节与上下文信息，提升分割精度。
2. 多尺度训练：支持多尺度训练，通过不同尺度的缩放与裁剪增加数据多样性，提高模型泛化能力。
3. 翻转增强：训练时对图像随机翻转，增加数据集多样性，提高模型鲁棒性。
4. 预处理和增强：提供多种预处理和增强技术，如随机色调、饱和度、亮度调整，以及平移、缩放、旋转等变换，扩充数据集并增强模型性能。
5. 评估指标：提供像素准确率、平均IoU（Intersection over Union）等多种评估指标，量化模型性能。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python环境，推荐用Anaconda或Miniconda，安装PyTorch等必要库。
2. 数据准备：准备遥感图像数据集，按项目要求的数据格式组织数据。
3. 模型训练：运行训练脚本，设置合适参数（如学习率、批处理大小、训练周期等），开始训练模型。
4. 模型评估：用验证集或测试集评估模型性能，查看评估指标（如平均IoU等）。
5. 模型应用：用训练好的模型对新的遥感图像进行语义分割，生成分割结果。

注意：实际使用时，需根据项目实际需求和环境配置进行相应调整。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】