基于ResUnet模型的Keras道路检测图像分割
该项目旨在借助ResUnet图像分割模型来检测和提取卫星图像中的道路。 ResUnet模型的所有代码都是用Jupyter笔记本编写的,C ++代码用于准备训练过程的数据集,一个python文件用于去除二值化蒙版中的噪声。
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模型
RESUNET是指深度残留UNET。 这是Zhengxin Zhang等人开发的编码器-解码器体系结构。 用于语义分割。 研究人员采用了它的多种应用,例如息肉分割,脑肿瘤分割,人像分割等等。
RESUNET是一个全卷积神经网络,旨在通过较少的参数获得高性能。 它是对现有UNET体系结构的改进。 RESUNET充分利用了UNET架构和Deep Residual Learning的优势。
数据集
可以通过以下链接下载数据集: :
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