【源码】基于Python和深度学习的生态资产智能分析系统

项目简介

本项目是基于Python框架和深度学习技术构建的生态资产智能分析系统。通过自动识别与分割遥感图像里不同地物类型（如森林、水体、裸地等），为环境保护和自然资源管理提供数据支持。系统运用多种深度学习模型（如Unet、UNet++、Linknet等）开展图像分割，还具备数据预处理、模型训练、模型评估、结果可视化等功能。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：涵盖图像格式转换、大小调整、归一化等，以契合模型输入要求。
2. 模型训练：支持采用不同编码器（如ResNet、EfficientNet、VGG等）与不同解码器结构（如Unet、UNet++、Linknet等）进行模型训练。
3. 模型评估：提供多种评价指标（如IoU、Dice系数、准确率等）用于评估模型性能。
4. 结果可视化：将分割结果可视化，方便用户直观理解模型效果。
5. 数据分割：提供数据分割工具，把原始数据集分割为训练集和验证集。
6. 日志和监控：记录训练过程中的日志信息，并提供监控功能，便于用户了解训练进度。
7. 学习率调度：实现动态学习率调整策略，如NoamLR、FindLR等，以优化模型训练效果。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件，按以下步骤操作： 1. 安装所需的Python库，如PyTorch、torchvision等，可通过以下命令安装： shell pip install -r requirements.txt 2. 准备数据集，并依照项目要求调整数据格式和目录结构。 3. 根据需求修改配置文件，设置模型参数、数据路径等。 4. 运行训练脚本，开始模型训练： shell python train.py 5. 训练完成后，可使用评估脚本对模型进行评估，并使用可视化工具查看分割结果： shell python inference.py

注意事项

1. 训练前要确保数据集已按项目要求完成预处理。
2. 训练耗时可能较长，具体取决于数据集大小和计算资源。
3. 模型训练效果与模型结构、参数设置、数据集质量等因素紧密相关，需根据实际情况调整。
4. 使用评估指标时，要保证其与任务目标匹配。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】