遥感图像语义分割:基于D-LinkNet模型训练自己的数据集

遥感图像语义分割:基于D-LinkNet模型训练自己的数据集

遥感图像语义分割是一项重要的任务，它可以对地表进行精细的分类，如建筑、水体、道路等。在本文中，我们将介绍如何使用D-LinkNet模型训练自己的遥感图像数据集。

D-LinkNet是一种基于深度学习的语义分割模型，它采用了DenseNet和ResNet的思想，并且在网络结构中设计了连接模块，以便更好地捕获不同层次的特征信息。这种网络结构相对于传统的U-Net、SegNet等网络结构表现的更加优秀，具有更高的准确率和更快的收敛速度。

在进行数据集训练之前，我们需要先准备好数据集，具体步骤如下：

1. 收集遥感图像数据集
2. 标记数据集(标记工具可选用labelme)
3. 将标记数据集转化为训练所需的格式

标记数据集示例如下：

{
   
  "version": "4.5.7",
  "flags": {
   }