【源码】基于Python和PyTorch的遥感图像建筑物语义分割系统

项目简介

本项目是基于Python和PyTorch框架开发的遥感图像建筑物语义分割系统，致力于解决从航拍遥感图像中精准识别地表建筑物的问题。项目依据天池大数据语义分割入门长期赛的任务要求，采用两阶段模型架构，先对航拍图像目标做大小分类，再针对不同类别分别训练分割模型，最终实现地表建筑物的精确分割。

项目的主要特性和功能

1. 两阶段模型架构
   • 第一阶段用分类模型对航拍图像目标进行大小分类，解决大小目标分割效果差异大的问题。
   • 第二阶段针对不同类别目标分别训练分割模型，提升分割精度。
2. 数据预处理与增强
   • 对图像进行标准化处理，加快模型收敛。
   • 运用随机翻转、旋转、灰度对比度调整等数据增强技术，扩展数据多样性，降低过拟合风险。
3. 自定义损失函数
   • 结合BCE损失和Dice损失，处理类别不平衡问题。
   • 训练后期加入log转换，提升模型性能。
4. 模型融合与后处理
   • 采用K折训练和多模型Bagging技术，提升模型泛化能力。
   • 使用TTA技术，增强预测结果稳定性。
   • 通过中值滤波和高斯滤波去除噪点，优化分割结果。
5. 模型性能评估
   • 以Dice系数为主要评价指标，评估模型分割效果。
   • 提供训练、验证和测试的Dice系数，确保模型性能可靠。

安装使用步骤

安装依赖库

确保已安装Python 3.x和PyTorch框架，通过以下命令安装项目所需额外库： bash pip install opencv-python pandas albumentations

下载代码和数据

从项目仓库下载源代码和数据集，保证数据集路径与代码中的路径一致。

运行训练脚本

导航到项目根目录，依次运行分类模型和分割模型的训练脚本： bash python m_classification/train.py python m_segmentation/train.py

运行预测脚本

训练完成后，依次运行分类模型和分割模型的预测脚本： bash python m_classification/predict.py python m_segmentation/predict.py

评估模型性能

使用utils/rel.py中的函数对预测结果进行评估，计算Dice系数等性能指标： bash python utils/rel.py

注意事项

• 运行脚本前，确保所有文件路径和参数设置正确。
• 根据具体任务和数据集，可能需要调整模型参数和数据预处理步骤。

下载地址

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