PyTorch实现高分辨率遥感影像建筑提取的深度学习算法研究

资源摘要信息:"基于pytorch高分辨率遥感影像建筑深度学习提取算法" 知识点: 1. Pytorch深度学习框架：Pytorch是一个开源的机器学习库，它提供了强大的深度学习功能，是目前最流行的深度学习框架之一。本算法就是基于Pytorch框架进行开发的。 2. DenseLinkNet50网络：DenseLinkNet50是一种深度学习网络结构，它在图像识别和分类领域有很好的表现。本算法使用DenseLinkNet50网络实现了高分辨率遥感影像建筑的提取。 3. Transformer：Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，它在自然语言处理领域有很好的表现，近年来也被引入到图像识别领域。本算法的性能不逊色于Transformer。 4. 旋转扩充数据+投票机制：为了提高模型的识别效果，本算法在测试环节采用了旋转扩充数据和投票机制。旋转扩充数据是指将训练数据进行旋转，以增加数据的多样性。投票机制是指对多个模型的预测结果进行投票，以提高预测的准确性。 5. GDAL库：GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）是一个用于读写地理空间数据的开源库。本算法基于GDAL库在tiffIO.py中实现了影像的读写功能。 6. SpaceNet数据集：SpaceNet是一个公开的遥感数据集，用于进行建筑物的提取和道路的跟踪。本算法已经使用过SpaceNet数据集进行训练，也可以使用自己的数据集进行训练。 7. train.py、valid.py、test.py：这三个文件分别用于训练、验证和测试模型。其中，train.py用于模型的训练，valid.py用于模型的验证，test.py用于对大图像进行测试。 8. resnet50-19c8e357.pth：这是一个预训练的权重文件，基于ResNet50网络结构。在本算法中，我们使用这个权重作为基础网络的初始权重。