deeplabv3plus遥感数据集训练

### 使用DeepLabV3Plus模型训练遥感图像数据集 #### 数据预处理 对于遥感影像的数据集，通常具有高分辨率和多光谱特性。为了使这些特征能够被DeepLabV3Plus有效利用，在输入网络之前需做适当调整[^1]。 - **裁剪与缩放**：由于原始图片尺寸可能较大，建议将其切割成较小片段或者直接缩小到适合的大小。 - **标准化**：对像素值进行归一化处理，确保不同波段间数值范围一致。 - **增强操作**：通过旋转、翻转等方式扩充样本数量，提高泛化能力。 ```python import numpy as np from PIL import Image from torchvision.transforms import Compose, ToTensor, Normalize, RandomHorizontalFlip transform = Compose([ ToTensor(), Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]), RandomHorizontalFlip() ]) def preprocess_image(image_path): img = Image.open(image_path).convert('RGB') tensor_img = transform(img) return tensor_img.unsqueeze(0) # Add batch dimension ``` #### 构建DeepLabV3Plus架构 构建适用于遥感场景下的DeepLabV3Plus框架时，可以考虑采用更深层次的基础骨干网（Backbone），比如ResNet系列中的更深版本或是专门针对卫星影像优化过的EfficientNet等。 ```python import torch.nn as nn from torchvision.models.segmentation.deeplabv3 import DeepLabHead from torchvision.models.segmentation import deeplabv3_resnet101 class CustomDeeplab(nn.Module): def __init__(self, num_classes=21): # Adjust number of classes according to dataset labels super(CustomDeeplab, self).__init__() model = deeplabv3_resnet101(pretrained=True, progress=True) model.classifier = DeepLabHead(2048, num_classes) self.model = model def forward(self, x): return self.model(x) model = CustomDeeplab(num_classes=<number_of_your_dataset_categories>) ``` #### 训练流程设置 定义损失函数、优化器以及学习率调度策略来指导整个训练过程。考虑到语义分割任务的特点，交叉熵损失是一个不错的选择；而对于参数更新，则推荐Adam或SGD方法。 ```python criterion = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=255) # Assuming void/ignore label is set to 255 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.007) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=5000, gamma=0.1) ``` #### 执行训练循环 编写完整的迭代逻辑完成一轮或多轮次的学习，并定期保存最佳权重文件以便后续评估测试阶段调用。 ```python for epoch in range(num_epochs): for images, targets in dataloader: optimizer.zero_grad() outputs = model(images.cuda()) loss = criterion(outputs['out'], targets.long().cuda()) loss.backward() optimizer.step() scheduler.step() save_checkpoint({ 'epoch': epoch + 1, 'state_dict': model.state_dict(), 'best_miou': best_iu, }, is_best) ```