RoadSegmentation:分割地球的卫星图像:确定哪些部分是道路 源码
道路分割 合作者: 目录 : 介绍 该项目是 “模式分类和机器学习”课程的一部分。 更具体地说,这是我们针对道路分割的第二个项目的解决方案。 该文件概述了我们的代码及其功能。 有关该项目本身的所有其他说明,可以在其官方文件( paper.pdf文件)中找到。 该项目的目标是通过确定哪些16x16像素斑块是道路还是不是道路来分割地球的卫星图像。 简而言之,该代码运行第一个卷积神经网络以获得基本预测。 此后,它运行第二个,即后处理一个,它使用先前计算的预测来给出最终预测。 结果 我们取得了约0.91的F1分数,下面您将看到一个图像,说明所获得的定性结果。 在图像上,每个检测到的道路补丁都以
文件列表
RoadSegmentation-master.zip
(预估有个14文件)
RoadSegmentation-master
.gitignore
305B
tf_helpers.py
7KB
run.py
6KB
LICENSE
34KB
result.jpg
39KB
paper.pdf
1.21MB
README.md
5KB
prediction_helpers.py
6KB
mask_to_submission.py
2KB
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