A019卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型
输入“/”快速插入内容
A019卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型
A019卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型
飞书用户90713月18日修改
🎁
【购买前必看】
1、关于我们
深度学习乐园是由python哥全职技术团队组建运营【团队成员为：复旦大学博士、华东理工爱丁堡博士、格拉斯哥博士、纽约大学硕士、浙江大学硕士】。
我们只做python业务，精通sklearn机器学习/torch深度学习/django/flask/vue全栈开发。
2、关于项目
我们从2018年开始，就专注于深度学习sci、ei、ccf、kaggle等，至今已有7年，共发表过10多篇顶刊顶会。
3、售后承诺
包远程安装调试，所有项目均在本地运行通过，大部分都有截图和录屏。
支持二次修改，所有项目都是我们自己写的，改起来也非常容易。
加急定制1-2天可完成，这就是实力证明，远程验收满意后再付全款！
所有客户终身售后。兼职的人家都有主业，谁愿意持续服务你？
1. 项目简介
本项目旨在实现卫星图像中的道路检测任务，利用先进的深度学习分割模型 DeepLabV3Plus 对道路区域进行精确分割。卫星图像中的道路检测在智能城市建设、无人驾驶导航等领域具有重要应用价值。传统方法难以应对高分辨率图像的复杂性，而深度学习方法通过学习特征表示，可以在大规模数据集上取得良好的性能。
本项目基于 PyTorch 框架，使用了 segmentation_models_pytorch 库中的 DeepLabV3Plus 模型，该模型采用了 ResNet50 作为编码器，并利用了 ImageNet 预训练权重加速训练过程。我们对输入的卫星图像进行了预处理和增强，创建了道路的二分类任务（背景与道路）。通过 DiceLoss 作为损失函数和 IoU 作为评估指标，模型通过多轮迭代优化来提升分割精度。
训练过程中，我们将数据集分为训练集和验证集，并进行数据增强以提升模型的泛化能力。最终，最佳模型根据验证集上的 IoU 得分进行保存，用于后续的实际部署与评估。
2.技术创新点摘要
本项目在卫星图像的道路检测任务中引入了多个技术创新点，以提高模型的准确性和泛化能力：
1.
DeepLabV3Plus 模型与预训练权重
本项目采用了先进的 DeepLabV3Plus 分割模型，结合 ResNet50 编码器和 ImageNet 预训练权重，不仅提升了对复杂卫星图像中道路特征的提取能力，还加快了模型的收敛速度。DeepLabV3Plus 模型通过空洞卷积和空间金字塔池化，有效捕获多尺度的上下文信息，从而实现更加精确的边缘检测与道路分割。
2.
一体化数据增强和预处理流程
使用了 Albumentations 库进行数据增强，包括随机水平翻转、垂直翻转等操作，增强了模型对不同道路朝向的鲁棒性。此外，结合图像预处理函数，自动化完成图像的归一化和数据格式转换，为模型提供了标准化的输入。
3.
基于 DiceLoss 的损失函数设计
使用 DiceLoss 作为损失函数，专注于处理道路分割中的类不平衡问题。相比于传统的交叉熵损失，DiceLoss 更加注重小目标（如细小的道路区域）的分割，显著提升了模型在稀疏对象上的检测能力。
4.
高效的小样本训练策略
采用了小样本训练策略，通过 90/10 数据集划分，并在仅 1000 个样本上进行快速训练，验证了模型在有限数据量下的强大学习能力。同时，使用 Subset 方法对训练集进行子集构建，提升了模型在短期训练过程中的表现。
5.
IoU 评估与动态模型保存机制
通过 IoU（Intersection over Union）作为关键评估指标，并动态监控验证集的 IoU 得分，确保在每轮训练后保存表现最佳的模型。这一机制有效提升了模型的优化效率，避免了过拟合问题。
3.数据集与预处理
本项目使用的卫星图像数据集包含多个高分辨率的卫星图像及其对应的道路分割掩码。该数据集中的每张图像标注了道路区域（前景）与背景区域的像素标签。该数据集主要分为训练集和验证集，通过 90/10 的比例进行划分，确保模型能够在训练时获得足够的样本量，并在验证过程中评估模型的泛化能力。
•
图像格式：卫星图像以 RGB 三通道格式存储，掩码图像以相应的二分类像素值存储（道路和背景）。
•
类别信息：每个像素都被标注为道路（前景）或背景，形成二分类分割任务。
•
标签结构：标签图像中的每个像素具有相应的 RGB 值，用于表示不同的类别（道路、背景）。
1.
路径读取与数据加载
首先，使用 pandas 加载数据集的元数据文件，并为每个图像和对应的掩码图像生成完整的路径列表。之后，将数据集随机打乱并进行训练集和验证集的划分。
2.
数据增强
为了提高模型的泛化能力，使用了 Albumentations 库进行数据增强操作。主要包括：
◦
水平翻转：随机翻转图像，模拟现实中道路的不同方向。
◦
垂直翻转：进一步增加样本的多样性，增强模型在不同视角下的表现。
3.
归一化与数据格式转换
使用自定义的预处理函数，将图像转换为模型所需的格式。具体操作包括：
◦
将 RGB 图像进行归一化处理。
◦
转换为张量格式以供模型使用。
代码块
# 加载元数据并进行预处理
DATA_DIR = r'./road_detection/'
metadata_df = pd.read_csv(os.path.join(DATA_DIR, 'metadata.csv'))
metadata_df = metadata_df[metadata_df['split']=='train']
metadata_df = metadata_df[['image_id', 'sat_image_path', 'mask_path']]
metadata_df['sat_image_path'] = metadata_df['sat_image_path'].apply(lambda img_pth: os.path.join(DATA_DIR, img_pth))
metadata_df['mask_path'] = metadata_df['mask_path'].apply(lambda img_pth: os.path.join(DATA_DIR, img_pth))
metadata_df = metadata_df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)
# Perform 90/10 split for train / val
valid_df = metadata_df.sample(frac=0.1, random_state=42)
train_df = metadata_df.drop(valid_df.index)