基于深度学习实现高分辨率城市遥感图像的水体提取项目python源码.zip

时间: 2024-01-03 15:01:45 浏览: 87
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基于深度学习实现的高分辨率城市遥感图像的水体提取python源码.zip

基于深度学习实现高分辨率城市遥感图像的水体提取项目python源码.zip是一个利用深度学习技术来处理高分辨率城市遥感图像,并从中提取水体信息的项目。该源码.zip文件中包含了用Python编写的程序代码和相应的数据集,可以帮助用户快速实现水体提取的功能。 该项目的实现基于深度学习的原理和技术,利用卷积神经网络等算法对高分辨率城市遥感图像进行特征提取和分割,从而准确地识别出水体区域。通过该项目,用户可以学习到如何使用深度学习技术处理复杂的遥感图像,并获取高质量的水体信息。 另外,该源码.zip文件中还包含了相应的数据集,用户可以直接使用这些数据进行模型训练和测试,加快项目的实施进程。同时,源码中也包含了详细的使用说明和注释,方便用户理解代码逻辑和功能实现。 总之,基于深度学习实现高分辨率城市遥感图像的水体提取项目python源码.zip是一个实用的工具,可以帮助用户快速实现对城市水体的提取和识别,具有一定的实际应用价值。希望有兴趣的朋友可以下载并尝试使用这个源码来解决相关问题。
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【资源说明】 基于python实现遥感图像物体目标检测源码+模型+项目说明.zip ## 0 环境安装: shell csdn下载代码解压重命名为RS_detect cd RS_detect python -m pip install -r requirements.txt # 安装环境 python setup.py develop ## 1 数据集处理: 我们的训练模型是在 FAIR1M2.0 遥感监测数据集的基础上训练的,数据集可在https://www.gaofen-challenge.com/benchmark 下载获得。 FAIR1M2.0 数据集包含train, validation 和 test集,我们将有标签的train和validation合并,并命名为train_color,并将数据集中分辨率大于2,500 * 2500 的进行灰度化处理,并将灰度化的副本单独存放为train_gray用于后续处理。 train_color和train_gray修改成以下形式: {DATASET_PATH} | └──data | ├train_color | | | └──train | ├──images | | ├──1.tif | | └──... | └──labelXml | ├──1.xml | └──... | └train_gray | └──train ├──images | ├──1.tif | └──... └──labelXml ├──1.xml └──... 其中{DATASET_PATH}为数据集路径,用户可以自行选择。 **注意:直接解压数据集得到的文件树可能与说明不同(如labelXml、test的名称),请将其修改为说明中的格式。 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
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