遥感影像实例分割：使用 Mask R-CNN 训练自定义数据集

遥感影像实例分割：使用 Mask R-CNN 训练自定义数据集

遥感影像实例分割是一项重要的任务，它可以将遥感影像中的不同目标进行精确的分割和识别。在本篇文章中，我们将介绍如何使用 Mask R-CNN 算法来训练自己的遥感影像实例分割模型，并提供相应的源代码。

1. 数据准备
   首先，我们需要准备训练所需的遥感影像数据集。数据集应包含遥感影像图像和对应的标注信息，标注信息可以是像素级的实例分割掩码。确保每个样本的图像和标注信息名称相对应。

2. 安装依赖库
   在开始之前，我们需要安装一些必要的依赖库。请确保已经安装了以下库：

• NumPy：用于处理多维数组和矩阵运算。
• Matplotlib：用于可视化数据和结果。
• OpenCV：用于图像处理和加载。
• TensorFlow：用于构建和训练模型。
• Keras：用于构建深度学习模型。

3. 构建 Mask R-CNN 模型
   在这一步中，我们将定义 Mask R-CNN 模型的架构。这里我们使用了 Keras 框架，并基于 TensorFlow 后端进行构建。以下是一个简化的 Mask R-CNN 模型的示例代码：

import tensorflow as tf