颜色分类leetcode是pytorch中一个简单易懂的原生生成对抗神经网络的实现，专注于巴基斯坦地区森林覆盖变化检测与预测。项目使用Sentinel和Landsat图像，首先从AOI中分割图像，之后对整个时间序列的图像执行相同操作并进行对比，以查看森林区域的变化。项目还预测巴基斯坦的造林变化趋势。通过UNet架构，项目对ISPRS数据集进行了图像分割，并对Sentinel-2卫星图像的补丁进行了分类。使用VGG架构的两个变体对64*64的图像块分类，结果显示3个通道在测试集上的准确率为96.38%，5个通道为98.05%。