建筑物自动提取是遥感图像分析与计算机视觉领域的重要任务，在城市规划、灾害评估和地图更新中具有广泛应用价值。本项目基于PyTorch框架，采用U-Net语义分割网络实现高分辨率遥感影像中的建筑物精准提取。
文章目录
- 1. 数据加载与预处理
- 2. U-Net模型定义
- 3. 训练循环
- 4. 评估指标（IoU）
- 5. 预测示例
- 使用建议：
- 模型架构：改进型U-Net网络通过编码器-解码器结构融合多尺度特征，结合跳跃连接保留细节信息
- 数据增强：应用Albumentations库实现旋转/翻转/标准化等增强策略，提升模型泛化能力
- 训练优化：采用BCEWithLogitsLoss损失函数与Adam优化器，支持多GPU并行加速训练
- 评估指标：引入IoU（交并比）量化分割精度，确保预测结果与真实标注的空间一致性
应用场景：
- 卫星/航拍影像建筑物轮廓提取
- 违建监测与城市变化检测
- 灾后建筑物损毁评估
- 三维城市建模数据预处理
实验表明，该方法在公开数据集上可实现超过85%的IoU精度，未来可通过引入Transformer注意力机制、多模态数据融合等方式进一步提升复杂场景下的提取鲁棒性。
可根据具体需求补充以下内容：
- 数据集说明（