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conv-neural-network - 使用卷积神经网络进行语义图像分割

问题描述

我对 python 很天真，这是我的第一次尝试，所以如果我的问题似乎太基本，请多多包涵。我想使用卷积神经网络对 9 个卫星图像进行语义分割。到目前为止，我已经成功地一一导入图像并将它们转换为灰度。

我想做以下过程：

卷积 - 16 个过滤器，3 3 个过滤器大小池 - 2 2 个过滤器大小输出 - 4 个类测试和验证 80:20

这方面的任何线索都可能会有所帮助。请指导！

标签： conv-neural-network

解决方案

这是代码，只有模型部分：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import Conv2D, Dense, Flatten, MaxPool2D

# Declare your desired things here
num_filter=32
kernel_size=(3,3)
strides=(1,1)
padding="valid"
input_shape=(width,height,channel)

model = tf.keras.Sequential([
   Conv2D(num_filter, kernel_size, strides=strides, input_shape=input_shape),
   MaxPool2D(),
   Flatten(),
   Dense(4, activation="softmax")
])

这是一个有用的链接：ConvNet TensorFlow guide

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