基于Deeplab-v3对遥感图像的语义分割
QQ:2812728382
数据集:
CCF卫星影像的AI分类与识别提供的数据集初赛复赛训练集,一共五张卫星遥感影像
dataset
├── origin //5张遥感图片,有标签
├── test //3张遥感图片,无标签,在这个任务中没有用到
└── train //为空,通过`python preprocess.py`随机采样生成
├── images
└── labels
其中我们使用前四张用来做训练,最后一张用来做测试
主要策略:
最终结果:
评价方法为 mean-IoU,在数据集极少的情况下,测试集评价结果得到了 77.3 的分数
方法 | mean-IoU | accuracy |
---|
baseline(deeplabv3) | 71.2 | - |
resnet-v2-50 pretrain | 77.1 | - |
旋转四次预测取平均 | 77.6 | 85.5 |
如何训练
将百度云中的数据集文件夹dataset下载并存放到项目主目录下
python proprecess.py 时间稍长,需要等待
python train.py 时间稍长,可以更改args.test_display 多久查看一次测试结果
如何可视化训练过程
cd 到主目录下
tensorboard --logdir=./