10、基于DeepLabV3+与BERTurk的水体检测与文本分类研究

基于DeepLabV3+与BERTurk的水体检测与文本分类研究

在当今科技发展的浪潮中，深度学习在多个领域展现出了强大的应用潜力。本文将聚焦于两个重要的研究方向：一是利用DeepLabV3+从卫星图像中自动检测水体，二是使用BERTurk对土耳其语的文本课程问题进行主题分类。

利用DeepLabV3+自动检测卫星图像中的水体

近年来，基于深度学习的卫星图像（SIs）检测受到了广泛关注。众多研究者提出了不同的方法来进行水体分割，例如Zhang等人（2021）使用深度卷积神经网络（DCNNs）进行水体分割，Gao等人（2022）采用生成对抗网络（GANs）和区域合并的无监督方法，Yuan等人（2020）则运用数据增强技术结合深度学习方法。

为了实现更好的分割精度，本研究考虑了预处理后的卫星图像，并采用了DeepLabV3+。具体的操作步骤如下：
1. 数据库准备 ：从特定来源收集必要的卫星图像数据库，将每个图像和地面真值（GT）调整为512 × 512 × 3像素。本研究共考虑了1000张图像，其中80%用于训练预训练的分割系统，20%用于测试性能。
2. 阈值处理 ：对选择的RGB缩放测试图像进行三级阈值处理，以增强水体部分的可见性，便于更好地分割。采用Shannon熵（SE）阈值处理技术，通过计算图像的熵来确定最佳阈值。具体公式为：
[H = -\sum (p_i * log_2(p_i))]
其中，(p_i)是图像中强度级别(i)出现的概率。通过Mayfly算法（MA）获得SE的最佳阈值。
3. DeepLabV3+模型