遥感影像实例分割：使用级联Faster RCNN为自定义数据集进行训练

近年来，遥感影像实例分割在地理信息系统、农业、城市规划等领域中扮演着重要的角色。级联Faster RCNN是一种强大的深度学习模型，可用于实例分割任务。在本文中，我们将详细介绍如何使用级联Faster RCNN模型对自定义数据集进行训练，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备数据集。数据集应包含遥感影像图像和相应的标注信息。标注信息可以是实例分割的掩码或边界框。确保图像和标注信息之间有一致的命名方式，以便在训练过程中能够正确匹配。

接下来，我们将使用Python编程语言和深度学习框架PyTorch来实现级联Faster RCNN模型的训练。首先，我们需要安装PyTorch和其他必要的库。可以使用以下命令安装PyTorch：

pip install torch torchvision

在安装完所需库后，我们将开始编写代码。

import torch
import torchvision
from torchvision.models.detection import FasterRCNN
from