文件名称：satellite-image-recognition:卫星图像识别
文件大小：63.69MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-02 21:23:39
img classification-algorithm JupyterNotebook
卫星图像识别 使用U-Net模型的卫星图像识别 演示 数据源 从Google卫星地图中获取数据，然后对其进行标记和拆分。 然后，模型基于54 *（160px 160px 3）RGB图像数据。 火车 培训过程采用反射，镜面方法和U-net模型 RGB清单 ['water'] = [48，93，254] ['tree'] = [12，169，64] ['操场'] = [139，69，19] ['road'] = [47，79，79] ['building_yard'] = [255，255，255] ['bare_land'] = [239，156，119] ['general_building'] = [249，255，25] ['乡村'] = [227，23，33] ['factory'] = [48，254，254] ['shadow'] = [255，1，255] 引
【文件预览】：
satellite-image-recognition-master
----theory.docx(10.95MB)
----img()
--------4.gif(3.26MB)
--------3.gif(4.01MB)
--------2.gif(5.15MB)
--------5.gif(5.07MB)
--------1.gif(4.32MB)
----create_model()
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--------building_train.py(17KB)
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--------erosion-dilation-image.py(730B)
--------building_pre.ipynb(11.84MB)
--------merge_class.ipynb(14KB)
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----.gitignore(1KB)
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--------requirements.txt(2KB)
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