遙感圖像多類別語義分割（基於Pytorch-Unet）
遙感圖像多類別語義分割（基於Pytorch-Unet） 前言 去年前就對這方面感興趣了，但是當時只實現了二分類的語義分割，對多類別的語義分割沒有研究。這一塊，目前還是挺熱門的，從FCN到Unet到deeplabv3+，模型也是不斷更迭。 思路 首先復現了FCN（VOC2012 ...
原文：Unet-語義分割
.何為語義分割 語義分割結合了目標檢測 圖像分類和圖像分割等技術。圖片輸入，通過語義分割模型對原有圖像分割成具有一定語義含義的區域塊，識別出每個區域塊語義類別，最終得到與原圖像等大小具有逐像素語義標注的分割圖像。 四幅圖分別代表 a 目標分類， b 識別與定位， c 語義分割， d 實例分割 語義分割實則就是把整張圖片中的像素點分類。 例 原圖像 標簽 由圖像可知，共分為了四類: .花瓣 紅色 ...
2021-10-29 20:15 0 1084 推薦指數：
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