CV语义分割-地表建筑物识别-task3 语义分割模型学习

该博客聚焦语义分割模型学习。学习目标包括掌握模型原理、训练过程、发展脉络及使用方法。介绍了 FCN、SegNet 等多种语义分割模型分类,提及常用的 segmentation_models_pytorch 库及安装、调用方法和参数,还将进行各模型输出结果对比。

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学习目标

• 掌握语义分割模型的原理和训练过程;
• 掌握语义分割模型的发展脉络;
• 掌握语义分割模型的使用;

语义分割模型分类

FCN 、SegNet、Unet、DeepLab、RefineNet、PSPNet、
GAN 语义分割

最常用的是:segmentation_models_pytorch 库来调用
安装方法:

pip install segmentation-models-pytorch

调用方法:

import segmentation_models_pytorch as smp
model = smp.Unet()

参数:

model = smp.Unet('resnet34', encoder_weights="imagenet",in_channels=1,classes=3, activation='softmax')

各个模型输出结果对比

模型加载中,待补充

天池赛事的零基础入门语义分割-地表建筑物识别任务是一个面向初学者的语义分割竞赛。任务的目标是利用机器学习和计算机视觉技术,对卫星图像中的地表建筑物进行标记和识别。 在这个任务中,参赛者需要使用给定的训练数据集进行模型的训练和优化。训练数据集包含了一系列卫星图像和相应的像素级标注,标注了地表建筑物的位置。参赛者需要通过分析训练数据集中的图像和标注信息,来构建一个能够准确地识别地表建筑物模型。 参赛者需要注意的是,语义分割是指将图像中的每个像素进行分类,使得同一类别的像素具有相同的标签。因此,在地表建筑物识别任务中,参赛者需要将地表建筑物区域与其他区域进行区分,并正确地进行标记。这对于初学者来说可能是一个挑战,因此需要掌握基本的图像处理和机器学习知识。 参赛者可以根据自己的理解,选择合适的算法和模型来完成这个任务。常见的方法包括卷积神经网络(CNN),通过设计适当的网络结构和训练方式,提高模型的准确性和泛化能力。同时,数据预处理和数据增强技术也是提高模型性能的关键。参赛者可以通过对数据进行增强和扩充,提高模型的鲁棒性和识别能力。 最后,参赛者需要使用训练好的模型对测试数据集进行预测,并生成预测结果。这些预测结果将用于评估参赛者模型的性能和准确度。评估指标通常包括像素级准确度(Pixel Accuracy)和平均交并比(Mean Intersection over Union),参赛者需要根据这些指标来评估和改进自己的模型。 总之,通过参加这个任务,初学者可以通过实践和挑战来提高自己的图像处理和机器学习技能,并掌握语义分割的基本概念和方法。
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