DISIR：实现交互式语义分割的深度图像处理工具

资源摘要信息:"DISIR:交互式细化的深度图像分割" 知识要点： 1. 项目介绍 DISIR（Deep Image Segmentation with Interactive Refinement）是一个能够进行交互式优化功能的深度图像分割的项目。该项目的主旨在于开发一个在人工指导下能够进行语义分割的神经网络。语义分割是指让计算机理解图像中每个像素的含义，是一种深度学习技术。 2. 存储库结构 DISIR的存储库主要分为两个部分：train和qgs_plugin。train部分包含了进行网络训练的代码，而qgs_plugin则包含了一个QGIS插件的代码，该插件主要用于执行交互式分段操作。 3. 技术框架和工具 - Python：作为项目的主要编程语言。 - QGIS：一个开源地理信息系统软件，用于地理空间数据的处理和分析。项目中QGIS插件的使用意味着DISIR可以应用于地理空间数据的语义分割。 - conda：用于Python环境管理和依赖包管理的工具。在项目中，conda被用来创建一个独立的Python环境，并安装项目所需的依赖包。 - rtree、gdal、opencv、scipy和shapely：这些是项目依赖的Python库，分别用于空间索引构建、地理数据处理、图像处理、科学计算和几何操作等。 4. 安装与运行 安装项目所需的Python依赖项需要使用conda命令创建并激活名为disir的环境，并通过pip安装所有必需的包。项目建议在Ubuntu 18.04操作系统、QGIS 3.8版本以及Python 3.7环境中进行测试。 5. 数据集 文档中提到了下载细分数据集的要求，但具体的数据集名称未在提供的文件信息中给出。通常，这类数据集包含了大量用于训练和测试的图像样本及其对应的标注信息。 6. 标签解读 - QGIS Plugin：表明DISIR项目与地理信息系统（GIS）紧密相关，且具有地理空间数据处理的能力。 - Human-Computer Interaction：指的是人机交互技术，说明DISIR项目支持用户通过某种形式的交互对分割结果进行优化。 - Semantic Segmentation：语义分割是深度学习中的一项技术，用于将图像分割成不同的区域，并为每个区域赋予标签，如物体识别。 - Delair：可能是项目中所用数据集的提供者或者与项目合作的公司名。 - Python：表明项目采用Python作为主要编程语言，并且可以利用Python强大的第三方库支持。 总结： DISIR项目融合了深度学习和人机交互技术，用于实现对深度图像的精细化语义分割。通过QGIS插件的集成，该技术可以应用于地理空间数据处理领域。项目要求用户具备一定的Python编程基础，熟悉conda环境管理，并能够根据项目说明在特定的操作系统和软件版本上运行项目代码。此外，为了实现最佳的分割效果，用户可能需要具备一定的深度学习和地理信息系统知识。