python深度学习海陆分割

基于引用和引用的内容，我们可以使用深度学习方法来进行海陆分割。首先，我们可以利用自监督学习来学习海陆图像的特征。这可以通过使用一个大型的非注释数据集，如Sentinel 2图像，来训练一个深度学习模型。然后，我们可以使用少样本迁移学习来训练一个船舶检测器。这可以通过使用一个包含了港口图像和船舶注释的数据集来实现。

另外，根据引用的内容，我们也可以使用经典图像处理技术进行海陆分割。其中一个方法是使用NDWI（归一化差异水体指数）来分割水和非水像素。然后，我们可以使用水/陆分割来消除陆地像素，并得到船舶的候选图。最后，我们可以应用形态学操作和分水岭分割来识别单个船只。

总结起来，进行深度学习海陆分割的步骤包括：
1. 利用自监督学习来学习海陆图像的特征。
2. 使用少样本迁移学习来训练船舶检测器。
3. 使用NDWI和水/陆分割来得到船舶的候选图。
4. 应用形态学操作和分水岭分割来识别单个船只。