毕业设计：基于 U-Net 网络的遥感图像语义分割
研究背景与目的
随着深度学习技术的发展，U-Net作为一种高效的卷积神经网络架构，在医学图像分割中展现出了卓越的表现。本项目致力于将U-Net网络引入到遥感图像处理领域，特别是针对多光谱遥感图像的语义分割。目标是通过自动化的方法识别并区分遥感图像中的建筑物，探索一种高效、准确的遥感影像分析途径。
研究内容与方法
方法概述
本研究创新性地采用了类别平衡交叉熵损失函数，旨在解决遥感图像分类不均衡的问题，这一改进后的损失函数与原版U-Net相结合，以Inria Aerial Image Labeling Dataset作为基准，进行模型的训练与验证。此数据集包含了丰富的航空影像，非常适合评估遥感图像分割的性能。
实验设置
实验过程中，比较了传统交叉熵损失函数与类别平衡交叉熵损失函数的效果。两个网络模型均在相同的测试集上进行性能验证，主要指标包括正确率、交叉熵以及F1 Score，以此全面评价模型的精确度与召回率综合表现。
研究成果
尽管在正确率和交叉熵方面，两种方法显示出了相近的性能，但在反映分类平衡性的F1 Score上，两者的差距较为明显。具体而言，采用标准交叉熵损失函数的模型F1 Score达到0.47，而应用了类别平衡策略的模型达到了不同的性能指标，其F1 Score提高到了未完全提供的数值，暗示了该方法对于处理类别不平衡问题具有一定的优势。
资源说明
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资源下载：
毕业设计基于 U-Net 网络的遥感图像语义分割.rar本压缩包包含完整的项目代码、训练好的模型权重文件及必要的数据预处理脚本，以便研究人员和开发者直接复现或进一步优化本研究结果。用户需具备基本的深度学习知识及Python环境以顺利运行相关代码。
注意事项
- 请确保你的计算环境满足深度学习开发的需求，包括安装TensorFlow或PyTorch等框架。
- 解压后，请参照项目内附带的说明文档进行配置和运行。
- 遥感图像数据集需自行获取，因版权原因不在本次资源共享范围内。
通过本项目的学习与实践，你将能深入了解如何运用U-Net及相关深度学习技术于复杂的遥感图像处理任务，为地理信息系统的智能化贡献力量。