【源码】基于Python和PyTorch的建筑物识别器

项目简介

本项目是一个基于深度学习的建筑物识别系统，借助卷积神经网络（CNN）和Mask - RCNN模型，对卫星图像或航拍图像开展建筑物识别与定位工作。模型能够自动检测图像里的建筑物，并给出建筑物的边界框以及分类信息。

项目的主要特性和功能

• 采用Mask - RCNN模型实现建筑物识别和定位。
• 支持卫星图像和航拍图像作为输入。
• 输出建筑物类别和边界框信息。
• 可应用于城市规划、灾害管理和环境监测等领域。

安装使用步骤

假设用户已经下载了本项目的源码文件： 1. 解压项目源码文件。 2. 安装所需依赖库，如PyTorch、torchvision等。 3. 依据项目需求，准备并预处理数据集。 4. 修改配置文件，设置模型路径、数据路径和训练参数等。 5. 运行训练脚本，进行模型训练。 6. 运行测试脚本，使用训练好的模型进行建筑物识别和定位。 7. 可视化识别结果，包含边界框和分类信息。

注意：实际使用时，需根据具体需求和数据集调整模型配置和训练参数。

下载地址

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