unet遥感影像分割

### UNet在遥感影像分割中的应用与实现

#### 1. 类似UNet的Transformer算法用于遥感城市场景图像语义分割
面向遥感城市场景图像语义分割的应用场景，存在一个项目采用了类似UNet架构的Transformer深度学习算法来处理卫星图像、航空图像以及无人机图像等类型的遥感数据[^1]。

#### 2. TensorFlow下的UNet实现针对道路分割的任务
对于遥感影像的道路分割任务，在TensorFlow框架内实现了经典的UNet网络结构。此网络设计成U字形布局，其中左半部执行下采样的过程以捕捉更深层次的空间特征，而右半边负责上采样并将这些高层级的信息同早期获取到的位置细节相结合，从而完成精确的目标分类工作[^2]。

def unet_model(input_size=(None, None, 3)):
    inputs = Input(input_size)

    conv1 = Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same')(inputs)
    pool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1)

    # 下采样路径...
    
    up7 = concatenate([UpSampling2D(size=(2, 2))(conv6), conv3], axis=3)
    conv7 = Conv2D(256, 3, activation='relu', padding='same')(up7)

    # 上采样路径...

    output = Conv2D(1, 1, activation='sigmoid')(conv9)

    model = Model(inputs=[inputs], outputs=[output])
    return model

#### 3. 改进版UNet引入亚像素卷积提升性能
为了改善传统UNet模型的表现力并提高最终输出的质量，有研究者提出了利用亚像素卷积替代标准的双线性插值方法来进行上采样操作。这种方法能够有效地增加图像分辨率而不损失过多计算资源，并且可以在不改变总通道数量的前提下获得更好的视觉效果[^3]。

class Pixel_Shuffle(nn.Module):
    def __init__(self, upscale_factor):
        super(Pixel_Shuffle, self).__init__()
        self.upscale_factor = upscale_factor
    
    def forward(self, x):
        return torch.nn.functional.pixel_shuffle(x, self.upscale_factor)

#### 4. 轻量化改进UNet及其优化策略
考虑到实际部署环境可能存在的硬件限制条件，某些方案选择了基于MobileNetV2构建更加紧凑高效的UNet变体。与此同时，还加入了诸如空洞空间金字塔池化（ASPP）、非局部均值滤波器等技术手段进一步强化了模型捕获上下文关联的能力，使得即使是在减少权重数目的情况下也能达到较高的预测准确性[^4]。