Unet通常应用到单类别的语义分割，经过调整后该代码适合于多类别的语义分割。对应博客：https://blog.csdn.net/brf_UCAS/article/details/112383722 收起资源包4.将语义图片转换为类别灰度图图片-最终训练标签文件。一、文件目录结构：二、正式开始制作第一步：标注软件的安装1.Anaconda Prompt中创建一个环境conda create --name=labelI
类别4蓝色的rgb值.png 3:把数据整理为images,segmentations对应的文件夹整理文件夹.png 脚本如下：spilit_labelme_dataset.py # -*- coding: utf-8 -*-importosimportnumpyasnpimpo2•HRRSI包含大量的地面物体信息，呈现出多样性和复杂性，且类内方差较大和类间方差较小，类别区分度低，使得语义分割较为困难3•如何融合多级卷积特征图进行遥感图像语义
1.2. 网络结构同HarDNet,只是输出层数改为标注类别数2. Pytorch Code import torch import numpy as np import os import cv2 as cv import torchvision.transforms as transformmulticlass-semantic-segmentation:使用UNETFPN模型和城市景观数据集进行实验[Pytorch; 多GPU] 对和数据集的多类语义分割。介绍语义分割只不过是像素级分类，
类别混淆问题：语义分割的任务是将图像中的所有像素标记为属于N类之一。在这项任务中有一个折衷，就是某些类型的预测最好在较低的推理分辨率下处理，而其他任务最好在较高的推理分辨率下处理。精细摘要：实现DeepLabV3+ 架构多类语义分割。一、介绍语义分割，任务是为图像中的每个像素进行分类，这是一项基本的计算机视觉任务。在此示例中，我们实现了用于多分类语义分割的Dee
∪＾∪ 遥感图像语义分割；全卷积网络；条件随机场；融合结构；反卷积1引言图像语义分割ISS(Image Semantic Segmentation)是指将图像分割成几组具有特定语义含义的语义分割的目标是：将一张RGB图像或是灰度图作为输入，输出的是分割图，其中每一个像素包含了其类别的标签。从图中可以发现，每一个类用相同的像素值表示，因此在设计多分类的dice系数
