DeeplabV3+ 训练自己的数据集。pytorch

最新推荐文章于 2025-10-24 12:48:50 发布
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#深度学习 #图像处理 #pytorch

本文介绍了使用DeeplabV3+模型对landsat8卫星影像进行海岛对象分割的过程，包括数据预处理、模型配置（选择ResNet101作为主干网络，采用poly学习率策略），以及训练和测试步骤。实验结果显示了高精度的分割效果，并展示了关键的可视化结果和超参数设置。

一. 代码目录

代码目录
  • dataloaders 存放数据集读取代码
  • datasets 存放训练数据
  • modeling 存放DeeplabV3+模型文件
  • run_lab 保存每次训练的结果参数
  • test_result 输出测试结果图
  • utils 存放一些工具函数
  • train_model.py 为训练主函数
  • inference.py 为测试函数

二. 数据集构建

  • 本实验以landsat8遥感影像海岛对象分割为例。在原始图像(a)的基础上，使用labelme，ps等工具，对海岛区域进行标注。标注结果如下图(b)所示：

  • 使用代码将标注的海岛区域像素质设置为1，背景区域像素质设置为0，保存为png格式的单通道图像，构建得到label数据，如下图©所示：
    数据集制作

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