使用TensorFlow进行卫星图像分类：CNN实践

"计算机视觉课程实践作业 - 使用TensorFlow进行CNN卫星图像识别" 在这个计算机视觉课程实践作业中，学生们被要求利用TensorFlow框架，对两类卫星图像（airplane和lake）进行分类与识别。这个任务的核心是构建并训练一个卷积神经网络（CNN），以区分飞机和湖泊的图像。以下是对这一实践作业的详细解析： 首先，项目提供了两个数据集，分别是`airplane`和`lake`，这些数据集包含了两类不同场景的卫星图像。为了开始处理这些图像，需要导入必要的库，如TensorFlow用于神经网络操作，Numpy用于数值计算，Matplotlib用于可视化，以及Glob用于获取文件路径。 在获取所有图像路径后，使用Python的`random.shuffle`函数将路径列表随机打乱，以确保在训练时图像的顺序是随机的，从而增加模型泛化能力。接下来，定义了一个字典`label_to_index`来将类别标签（'airplane'和'lake'）映射到整数，同时创建了反向映射`index_to_label`，方便后期处理。 为了准备图像数据，我们执行了一系列预处理步骤。这包括： 1. 使用`tf.io.read_file`读取图像文件。 2. 使用`tf.image.decode_jpeg`解码读取的文件为图像张量。 3. 将图像张量转换为浮点类型，通常用`tf.cast`完成。 4. 归一化图像像素值，将它们缩放至0-1区间，这里通过除以255实现。 此外，还需要根据文件路径获取每个图像对应的标签。这里，通过`img.split '\\' `[1]获取类别信息，并利用`label_to_index`将其转换为整数标签。 接下来的步骤可能包括： 1. 构建CNN模型：可以使用TensorFlow的Keras API构建CNN，通常包括卷积层、池化层、全连接层等。 2. 数据划分：将图像数据分为训练集、验证集和测试集。 3. 模型编译：设定损失函数（例如交叉熵）、优化器（如Adam）和评估指标（如准确率）。 4. 训练模型：使用训练集数据训练模型，并在验证集上监控性能。 5. 测试模型：最后，用测试集评估模型的泛化能力。 6. 可视化结果：绘制混淆矩阵或精度-召回曲线，以理解模型在实际应用中的表现。 通过这个实践作业，学生可以深入理解CNN在图像识别中的应用，以及如何使用TensorFlow进行模型训练和评估。同时，他们也将掌握图像预处理、数据处理和模型构建的关键技能。