Satellite卫星遥感图像中小物体的分割识别

1.在卫星的遥感图像中，一般植被或建筑物是比较大明显物体，相对而言，路属于较难的目标（hard example），在图像分割时，不进行特殊处理，会导致无法正确分类分割。语义分割就是像素分类。

2，使用keras自带的的BCE Loss(binary_crossentropy)与accuracy评价来训练及验证unet模型，设定及效果如下：

model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-3), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

3.使用balanced_cross_entropy 与dice_coef 评价来训练及验证模型，设定及效果如下：

def balanced_cross_entropy(alpha=.75):def balanced_cross_entropy_fixed(y_true, y_pred):pt_1 = tf.where(tf.equal(y_true, 1), y_pred, tf.ones_like(y_pred))pt_0 = tf.where(tf.equal(y_true, 0), y_pred, tf.zeros_like(y_pred))return -K.sum(alpha * K.log( K.epsilon()+pt_1)) - K.sum((1 - alpha) * K.log(1. - pt_0 +K.epsilon()))return balanced_cross_entropy_fixed#smooth 参数防止分母为0
def dice_coef(y_true, y_pred, smooth=1):intersection = K.sum(y_true * y_pred, axis=[1,2,3])union = K.sum(y_true, axis=[1,2,3]) + K.sum(y_pred, axis=[1,2,3])return K.mean( (2. * intersection + smooth) / (union + smooth), axis=0)

BCE Loss 与balanced_cross_entropy介绍：
BCE loss如下：

balanced_cross_entropy（或者称为Weighted cross-entropy (WCE)）如下：

4.使用R2-Unet+Dice loss,看效果：分类精细了很多

5.使用Resnet-Unet+focal loss,看效果

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