遥感深度学习——基于deeplabv3+和GID数据集（1）

博主最近准备进行深度学习入门，因为是做遥感方向的，经过多重考虑，算法最后选择了deeplabv3+。

DeepLabV3+ 是由谷歌提出的一种用于图像语义分割的深度学习模型。它在 DeepLabV3 的基础上，加入了编码器-解码器结构，以提高分割结果的边缘细节和空间分辨率。以下是 DeepLabV3+ 的主要特点：

1. 编码器-解码器结构：编码器部分提取图像的高层次语义特征，解码器部分逐步恢复图像的空间细节，提高分割的精细度。

2. 空洞空间金字塔池化（ASPP）：利用不同空洞率的卷积提取多尺度的上下文信息，增强模型对不同尺度目标的感知能力。

3. 深度可分离卷积：在编码器和解码器中采用深度可分离卷积，减少模型参数量，提高计算效率。

应用领域：

• 自然场景的语义分割，如自动驾驶、场景理解等。

• 医学影像分割，如肿瘤检测、器官分割。

• 遥感影像分析，如土地覆盖分类、变化检测。

GID（Gaofen Image Dataset） 是一个高分辨率的遥感影像数据集，由中国科学院空天信息研究院发布，旨在推动遥感图像的精细分类和地物识别研究。GID 数据集具有以下特点：

1. 高分辨率影像：采用高分二号卫星影像，空间分辨率为 0.8 米࿰