Maxiar的博客

原创 基于 U-Net 的农田边界分割系统实现（前后端分离）

本文介绍了一个基于深度学习的农田边界自动提取系统，采用前后端分离架构实现。后端使用Flask框架搭建API服务，核心采用U-Net模型进行遥感图像分割；前端使用React开发交互界面，实现图像上传和结果展示功能。系统包含完整的开发流程：模型定义、数据预处理、训练脚本、前后端接口对接及部署方案。文中详细展示了U-Net模型结构代码、Flask预测接口实现以及前端上传组件代码，并提供了数据集来源建议和运行部署方法。该系统可完成农田图像的边界分割任务，作者也指出可通过改进模型结构和扩大数据集来提升分割精度。