使用Keras基于RCNN类模型的卫星/遥感地图图像语义分割
遥感数据集
1. UC Merced Land-Use Data Set 图像像素大小为256*256，总包含21类场景图像，每一类有100张，共2100张。 http://weegee.vision.ucmerced.edu/datasets/landuse.html2. WHU-RS19 Data Set 图像像素大小为600*600，总包含19类场景图像，每一类大概50张，共1005张。 https://download.csdn.net/download/u010656161/10153410 3. SIRI-WHU Data Set 图像像素大小为200*200，总包含12类场景图像，每一类有200张，共2400张。 4. RSSCN7 Data Set 图像像素大小为400*400，总包含7类场景图像，每一类有400张，共2800张。 5. RSC11 Data Set 图像像素大小为512*512，总包含11类场景图像，每一类大概100张，共1232张。 6. NWPU-RESISC45 Data Set http://www.escience.cn/people/JunweiHan/NWPU-RESISC45.html7. Road and Building Detection Data Set https://www.cs.toronto.edu/~vmnih/data/ 8. DOTA: A Large-scale Dataset for Object Detection in Aerial Images http://captain.whu.edu.cn/DOTAweb/index.html9. DeepGlobe卫星图像地表解析(道路提取、建筑物检测、地标分类)挑战赛 http://deepglobe.org/challenge.html
CVPR 2018挑战赛
网址：http://deepglobe.org/leaderboard.html
基于深度学习的影像地图道路提取
网络结构：D-LinkNet - LinkNet with Pretrained Encoder and Dilated Convolution for HighResolution Satellite Imagery Road Extraction
与Linknet的区别：增加了下图中的B部分，即扩张卷积层，通过多个卷积层信息的叠加，可以最大化地增大感受视野范围，同时利用ResNet34来替换掉18。
预测：由于实验需要的图片需要长与宽一致，因此在谷歌地图上找了256*256（论文声称支持1024*1024）的瓦片来进行实验，发现必须找到16级以上的瓦片才可以实现检测，可能训练数据集中需要道路的宽度具有一定的长度才可以。
基于SegNet和U-Net的遥感图像语义分割
Blog：https://blog.csdn.net/real_myth/article/details/79432456
GitHub：https://github.com/AstarLight/Satellite-Segmentation（Satellite_Image_Segmentation_BY_SegNet_UNet）
步骤：
- Segmented by SegNet
- Segmented by U-Net
- Model Emsamble：SegNet + U-Net
数据集
数据下载：https://pan.baidu.com/s/1i6oMukH（密码：yqj2）| https://pan.baidu.com/s/1FwHkvp2esvhyOx1eSZfkog（密码：fqnw)
|-test 测试图片 |-train SegNet训练集 |----label 标记图 |----src 遥感图 |-unet_buildings UNet训练集 |----label 标记图 |----src 遥感图
数据集来自CCF大数据比赛提供的数据(2015年中国南方某城市的高清遥感图像)，是小数据集，里面包含了5张带标注的大尺寸RGB遥感图像(尺寸范围从3000×3000到6000×6000)
里面一共标注了4类物体：植被(标记1)、建筑(标记2)、水体(标记3)、道路(标记4)以及其他(标记0)。其中，耕地、林地、草地均归为植被类。更多数据介绍可以参看这里(https://www.datafountain.cn/#/competitions/270/data-intro)
训练图片及其标记图片可视化后的效果如下：蓝色-水体，黄色-房屋，绿色-植被，棕色-马路
问题：Label可视化 - 原始数据集里的训练集图片采用十六位的，图片浏览器显示全黑（一般图片浏览器无法显示16位图）
解决： 将深度16位的图片转为8位（比如，Matlab下：im2 = uint8(im1))
数据处理
原始图像：5张大尺寸的遥感图像(尺寸各不相同)
随机切割：随机生成x,y坐标，然后抠出该坐标下256*256的小图
# 执行切割 - UNet训练集 python ./unet/gen_dataset.py
数据增强(Keras自带的数据增广函数/)：
- 原图和label图都需要旋转：90度、180度、270度
- 原图和label图都需要做沿y轴的镜像操作
- 原图做模糊操作
- 原图做光照调整操作
- 原图做增加噪声操作(高斯噪声、椒盐噪声)
# OpenCV编写的相应的增强函数img_w = 256
img_h = 256
image_sets = ['1.png','2.png','3.png','4.png','5.png']
def gamma_transform(img, gamma):
gamma_table = [np.power(x / 255.0, gamma) * 255.0 for x in range(256)]
gamma_table = np.round(np.array(gamma_table)).astype(np.uint8)
return cv2.LUT(img, gamma_table)
def random_gamma_transform(img, gamma_vari):
log_gamma_vari = np.log(gamma_vari)
alpha = np.random.uniform(-log_gamma_vari, log_gamma_vari)
gamma = np.exp(alpha)
return gamma_transform(img, gamma)
def rotate(xb,yb,angle):
M_rotate = cv2.getRotationMatrix2D((img_w/2, img_h/2), angle, 1)
xb = cv2.warpAffine(xb, M_rotate, (img_w, img_h))
yb = cv2.warpAffine(yb, M_rotate, (img_w, img_h))
return xb,yb
def blur(img):
img = cv2.blur(img, (3, 3));
return img
def add_noise(img):
for i in range(200): #添加点噪声
temp_x = np.random.randint(0,img.shape[0])
temp_y = np.random.randint(0,img.shape[1])
img[temp_x][temp_y] = 255
return img
def data_augment(xb,yb):
if np.random.random() < 0.25:
xb,yb = rotate(xb,yb,90)
if np.random.random() < 0.25:
xb,yb = rotate(xb,yb,180)
if np.random.random() < 0.25:
xb,yb = rotate(xb,yb,270)
if np.random.random() < 0.25:
xb = cv2.flip(xb, 1) # flipcode>0：沿y轴翻转
yb = cv2.flip(yb, 1)
if np.random.random() < 0.25:
xb = random_gamma_transform(xb,1.0)
if np.random.random() < 0.25:
xb = blur(xb)
if np.random.random() < 0.2:
xb = add_noise(xb)
return xb,yb
def creat_dataset(image_num = 100000, mode = 'original'):
print('creating dataset...')
image_each = image_num / len(image_sets)
g_count = 0
for i in tqdm(range(len(image_sets))):
count = 0
src_img = cv2.imread('./data/src/' + image_sets[i]) # 3 channels
label_img = cv2.imread('./data/label/' + image_sets[i],cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # single channel
X_height,X_width,_ = src_img.shape
while count < image_each:
random_width = random.randint(0, X_width - img_w - 1)
random_height = random.randint(0, X_height - img_h - 1)
src_roi = src_img[random_height: random_height + img_h, random_width: random_width + img_w,:]
label_roi = label_img[random_height: random_height + img_h, random_width: random_width + img_w]
if mode == 'augment':
src_roi,label_roi = data_augment(src_roi,label_roi)
visualize = np.zeros((256,256)).astype(np.uint8)
visualize = label_roi *50
cv2.imwrite(('./aug/train/visualize/%d.png' % g_count),visualize)
cv2.imwrite(('./aug/train/src/%d.png' % g_count),src_roi)
cv2.imwrite(('./aug/train/label/%d.png' % g_count),label_roi)
count += 1
g_count += 1
经过以上数据增强操作后，可得到了较大的训练集：100000张256*256的图片
卷积神经网络模型训练
图像语义分割任务-模型选择：FCN、U-Net、SegNet、DeepLab、RefineNet、Mask Rcnn、Hed Net
SegNet - 网络结构清晰易懂，训练快
# 执行训练 - 修改filepath为segnet训练集路径 python segnet_train.py --model segnet.h5 # --model后指定保存的模型名
网络结构定义：编码器-解码器（做语义分割时通常在末端加入CRF模块做后处理，旨在进一步精修边缘的分割结果）
def SegNet():
model = Sequential()
#encoder
model.add(Conv2D(64,(3,3),strides=(1,1),input_shape=(3,img_w,img_h),padding='same',activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2D(64,(3,3),strides=(1,1),padding='same',activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
#(128,128)
model.add(Conv2D(128, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2D(128, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
#(64,64)
model.add(Conv2D(256, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2D(256, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2D(256, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
#(32,32)
model.add(Conv2D(512, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2D(512, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2D(512, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
#(16,16)
model.add(Conv2D(512, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2D(512, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2D(512, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
#(8,8)
#decoder
model.add(UpSampling2D(size=(2,2)))
#(16,16)
model.add(Conv2D(512, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2D(512, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2D(512, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(UpSampling2D(size=(2, 2)))
#(32,32)
model.add(Conv2D(512, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2D(512, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2D(512, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(UpSampling2D(size=(2, 2)))
#(64,64)
model.add(Conv2D(256, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2D(256, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2D(256, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(UpSampling2D(size=(2, 2)))
#(128,128)
model.add(Conv2D(128, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2D(128, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(UpSampling2D(size=(2, 2)))
#(256,256)
model.add(Conv2D(64, (3, 3), strides=(1, 1), input_shape=(3,img_w, img_h), padding='same', activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2D(64, (3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2D(n_label, (1, 1), strides=(1, 1), padding='same'))
model.add(Reshape((n_label,img_w*img_h)))
#axis=1和axis=2互换位置，等同于np.swapaxes(layer,1,2)
model.add(Permute((2,1)))
model.add(Activation('softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='sgd',metrics=['accuracy'])
model.summary()
return model
划分数据集：读入数据集，选择的验证集大小是训练集的0.25
def get_train_val(val_rate = 0.25):
train_url = []
train_set = []
val_set = []
for pic in os.listdir(filepath + 'src'):
train_url.append(pic)
random.shuffle(train_url)
total_num = len(train_url)
val_num = int(val_rate * total_num)
for i in range(len(train_url)):
if i < val_num:
val_set.append(train_url[i])
else:
train_set.append(train_url[i])
return train_set,val_set
# data for training
def generateData(batch_size,data=[]):
#print 'generateData...'
while True:
train_data = []
train_label = []
batch = 0
for i in (range(len(data))):
url = data[i]
batch += 1
#print (filepath + 'src/' + url)
#img = load_img(filepath + 'src/' + url, target_size=(img_w, img_h))
img = load_img(filepath + 'src/' + url)
img = img_to_array(img)
# print img
# print img.shape
train_data.append(img)
#label = load_img(filepath + 'label/' + url, target_size=(img_w, img_h),grayscale=True)
label = load_img(filepath + 'label/' + url, grayscale=True)
label = img_to_array(label).reshape((img_w * img_h,))
# print label.shape
train_label.append(label)
if batch % batch_size==0:
#print 'get enough bacth!\n'
train_data = np.array(train_data)
train_label = np.array(train_label).flatten()
train_label = labelencoder.transform(train_label)
train_label = to_categorical(train_label, num_classes=n_label)
train_label = train_label.reshape((batch_size,img_w * img_h,n_label))
yield (train_data,train_label)
train_data = []
train_label = []
batch = 0
# data for validation
def generateValidData(batch_size,data=[]):
#print 'generateValidData...'
while True:
valid_data = []
valid_label = []
batch = 0
for i in (range(len(data))):
url = data[i]
batch += 1
#img = load_img(filepath + 'src/' + url, target_size=(img_w, img_h))
img = load_img(filepath + 'src/' + url)
#print img
#print (filepath + 'src/' + url)
img = img_to_array(img)
# print img.shape
valid_data.append(img)
#label = load_img(filepath + 'label/' + url, target_size=(img_w, img_h),grayscale=True)
label = load_img(filepath + 'label/' + url, grayscale=True)
label = img_to_array(label).reshape((img_w * img_h,))
# print label.shape
valid_label.append(label)
if batch % batch_size==0:
valid_data = np.array(valid_data)
valid_label = np.array(valid_label).flatten()
valid_label = labelencoder.transform(valid_label)
valid_label = to_categorical(valid_label, num_classes=n_label)
valid_label = valid_label.reshape((batch_size,img_w * img_h,n_label))
yield (valid_data,valid_label)
valid_data = []
valid_label = []
batch = 0
训练： batch size定为16，epoch定为30，每次都存储最佳model(save_best_only=True)，并且在训练结束时绘制loss/acc曲线，并存储起来
def train(args):
EPOCHS = 30
BS = 16
model = SegNet()
modelcheck = ModelCheckpoint(args['model'],monitor='val_acc',save_best_only=True,mode='max')
callable = [modelcheck]
train_set,val_set = get_train_val()
train_numb = len(train_set)
valid_numb = len(val_set)
print ("the number of train data is",train_numb)
print ("the number of val data is",valid_numb)
H = model.fit_generator(generator=generateData(BS,train_set),steps_per_epoch=train_numb//BS,epochs=EPOCHS,verbose=1,
validation_data=generateValidData(BS,val_set),validation_steps=valid_numb//BS,callbacks=callable,max_q_size=1)
# plot the training loss and accuracy
plt.style.use("ggplot")
plt.figure()
N = EPOCHS
plt.plot(np.arange(0, N), H.history["loss"], label="train_loss")
plt.plot(np.arange(0, N), H.history["val_loss"], label="val_loss")
plt.plot(np.arange(0, N), H.history["acc"], label="train_acc")
plt.plot(np.arange(0, N), H.history["val_acc"], label="val_acc")
plt.title("Training Loss and Accuracy on SegNet Satellite Seg")
plt.xlabel("Epoch #")
plt.ylabel("Loss/Accuracy")
plt.legend(loc="lower left")
plt.savefig(args["plot"])
预测 - 预测整张遥感图像：1）训练模型时选择的图片输入是256×256，所以预测时也要采用256×256的图片尺寸送进模型预测；2）将预测好的小图重新拼接成一个大图 - 先给大图做padding 0操作，得到一副padding过的大图，同时我们也生成一个与该图一样大的全0图A，把图像的尺寸补齐为256的倍数，然后以256为步长切割大图，依次将小图送进模型预测，预测好的小图则放在A的相应位置上，依次进行，最终得到预测好的整张大图（即A），再做图像切割，切割成原先图片的尺寸，完成整个预测流程
# 执行预测 - 修改待预测的图片的路径 python segnet_predict.py
def predict(args):
# load the trained convolutional neural network
print("[INFO] loading network...")
model = load_model(args["model"])
stride = args['stride']
for n in range(len(TEST_SET)):
path = TEST_SET[n]
#load the image
image = cv2.imread('./test/' + path)
# pre-process the image for classification
#image = image.astype("float") / 255.0
#image = img_to_array(image)
h,w,_ = image.shape
padding_h = (h//stride + 1) * stride
padding_w = (w//stride + 1) * stride
padding_img = np.zeros((padding_h,padding_w,3),dtype=np.uint8)
padding_img[0:h,0:w,:] = image[:,:,:]
padding_img = padding_img.astype("float") / 255.0
padding_img = img_to_array(padding_img)
print 'src:',padding_img.shape
mask_whole = np.zeros((padding_h,padding_w),dtype=np.uint8)
for i in range(padding_h//stride):
for j in range(padding_w//stride):
crop = padding_img[:3,i*stride:i*stride+image_size,j*stride:j*stride+image_size]
_,ch,cw = crop.shape
if ch != 256 or cw != 256:
print 'invalid size!'
continue
crop = np.expand_dims(crop, axis=0)
#print 'crop:',crop.shape
pred = model.predict_classes(crop,verbose=2)
pred = labelencoder.inverse_transform(pred[0])
#print (np.unique(pred))
pred = pred.reshape((256,256)).astype(np.uint8)
#print 'pred:',pred.shape
mask_whole[i*stride:i*stride+image_size,j*stride:j*stride+image_size] = pred[:,:]
cv2.imwrite('./predict/pre'+str(n+1)+'.png',mask_whole[0:h,0:w])
预测效果图：
问题：预测图Mask-Label可视化 - 每类物体对应的标签的值都是1到5，都接近黑色
解决： https://github.com/AstarLight/Satellite-Segmentation/blob/master/draw_lables.cpp
import cv2
import numpy as np
ALL = 0
VEGETATION = 1
ROAD = 4
BUILDING = 2
WATER = 3
TEST_SET = ['1.png','2.png','3.png']
Mask_Set = ['pre1.png','pre2.png','pre3.png']
for n in range(len(TEST_SET)):
print(n)
path = TEST_SET[n]
mask_path = Mask_Set[n]
src = cv2.imread('../data/remote_sensing_image/test/' + path)
mask = cv2.imread('./predict/'+mask_path)
print(np.shape(mask))
h,w,_ = src.shape
for i in range(0, h):
for j in range(0, w):
if (mask[i, j, 0] == VEGETATION):
src[i, j, 0] = 159
src[i, j, 1] = 255
src[i, j, 2] = 84
if (mask[i, j, 0] == ROAD):
src[i, j, 0] = 38
src[i, j, 1] = 71
src[i, j, 2] = 139
if (mask[i, j, 0] == BUILDING):
src[i, j, 0] = 34
src[i, j, 1] = 180
src[i, j, 2] = 238
if (mask[i, j, 0] == WATER):
src[i, j, 0] = 255
src[i, j, 1] = 191
src[i, j, 2] = 0
cv2.imwrite('./predict/stack' + str(n + 1) + '.png', src)
问题：拼接痕迹过于明显
解决：缩小切割时的滑动步伐，比如把切割步伐改为128，那么拼接时就会有一半的图像发生重叠，这样做可以尽可能地减少拼接痕迹
U-Net - 小数据集也能训练出好的模型，训练快
# 执行训练 python unet_train.py --model unet_buildings20.h5 --data ./unet_train/buildings/ # --data后指定UNet训练集路径
网络结构定义：整个呈现U形，故起名U-Net
1）四类物体 - 多分类模型 - 直接4分类
2）每一类物体 - 二分类模型 - 得到4张预测图，再做预测图叠加，合并成一张完整的包含4类的预测图（loss function = binary_crossentropy 训练二分类模型）
def unet():
inputs = Input((3, img_w, img_h))
conv1 = Conv2D(32, (3, 3), activation="relu", padding="same")(inputs)
conv1 = Conv2D(32, (3, 3), activation="relu", padding="same")(conv1)
pool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1)
conv2 = Conv2D(64, (3, 3), activation="relu", padding="same")(pool1)
conv2 = Conv2D(64, (3, 3), activation="relu", padding="same")(conv2)
pool2 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv2)
conv3 = Conv2D(128, (3, 3), activation="relu", padding="same")(pool2)
conv3 = Conv2D(128, (3, 3), activation="relu", padding="same")(conv3)
pool3 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv3)
conv4 = Conv2D(256, (3, 3), activation="relu", padding="same")(pool3)
conv4 = Conv2D(256, (3, 3), activation="relu", padding="same")(conv4)
pool4 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv4)
conv5 = Conv2D(512, (3, 3), activation="relu", padding="same")(pool4)
conv5 = Conv2D(512, (3, 3), activation="relu", padding="same")(conv5)
up6 = concatenate([UpSampling2D(size=(2, 2))(conv5), conv4], axis=1)
conv6 = Conv2D(256, (3, 3), activation="relu", padding="same")(up6)
conv6 = Conv2D(256, (3, 3), activation="relu", padding="same")(conv6)
up7 = concatenate([UpSampling2D(size=(2, 2))(conv6), conv3], axis=1)
conv7 = Conv2D(128, (3, 3), activation="relu", padding="same")(up7)
conv7 = Conv2D(128, (3, 3), activation="relu", padding="same")(conv7)
up8 = concatenate([UpSampling2D(size=(2, 2))(conv7), conv2], axis=1)
conv8 = Conv2D(64, (3, 3), activation="relu", padding="same")(up8)
conv8 = Conv2D(64, (3, 3), activation="relu", padding="same")(conv8)
up9 = concatenate([UpSampling2D(size=(2, 2))(conv8), conv1], axis=1)
conv9 = Conv2D(32, (3, 3), activation="relu", padding="same")(up9)
conv9 = Conv2D(32, (3, 3), activation="relu", padding="same")(conv9)
conv10 = Conv2D(n_label, (1, 1), activation="sigmoid")(conv9)
#conv10 = Conv2D(n_label, (1, 1), activation="softmax")(conv9)
model = Model(inputs=inputs, outputs=conv10)
model.compile(optimizer='Adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
return model
划分数据集：读取数据
# data for training
def generateData(batch_size,data=[]):
#print 'generateData...'
while True:
train_data = []
train_label = []
batch = 0
for i in (range(len(data))):
url = data[i]
batch += 1
img = load_img(filepath + 'src/' + url)
img = img_to_array(img)
train_data.append(img)
label = load_img(filepath + 'label/' + url, grayscale=True)
label = img_to_array(label)
#print label.shape
train_label.append(label)
if batch % batch_size==0:
#print 'get enough bacth!\n'
train_data = np.array(train_data)
train_label = np.array(train_label)
yield (train_data,train_label)
train_data = []
train_label = []
batch = 0
# data for validation
def generateValidData(batch_size,data=[]):
#print 'generateValidData...'
while True:
valid_data = []
valid_label = []
batch = 0
for i in (range(len(data))):
url = data[i]
batch += 1
img = load_img(filepath + 'src/' + url)
#print img
img = img_to_array(img)
# print img.shape
valid_data.append(img)
label = load_img(filepath + 'label/' + url, grayscale=True)
valid_label.append(label)
if batch % batch_size==0:
valid_data = np.array(valid_data)
valid_label = np.array(valid_label)
yield (valid_data,valid_label)
valid_data = []
valid_label = []
batch = 0
训练：指定输出model名字和训练集位置
python unet.py --model unet_buildings20.h5 --data ./unet_train/buildings/
预测 - 预测单张遥感图像：分别使用4个模型做预测，得到4张mask（比如下图是用训练好的buildings模型预测的结果），再将4张mask合并成1张 - 通过观察每一类的预测结果，根据不同类物体的预测准确率，给4类mask图排优先级（building>water>road>vegetation），当遇到一个像素点，4个mask图都说是属于自己类别的标签时，就可以根据先前定义好的优先级，把该像素的标签定为优先级最高的标签
# 执行预测 python unet_predict.py
def combind_all_mask():
for mask_num in tqdm(range(3)):
if mask_num == 0:
final_mask = np.zeros((5142,5664),np.uint8)#生成一个全黑全0图像,图片尺寸与原图相同
elif mask_num == 1:
final_mask = np.zeros((2470,4011),np.uint8)
elif mask_num == 2:
final_mask = np.zeros((6116,3356),np.uint8)
#final_mask = cv2.imread('final_1_8bits_predict.png',0)
if mask_num == 0:
mask_pool = mask1_pool
elif mask_num == 1:
mask_pool = mask2_pool
elif mask_num == 2:
mask_pool = mask3_pool
final_name = img_sets[mask_num]
for idx,name in enumerate(mask_pool):
img = cv2.imread('./predict_mask/'+name,0)
height,width = img.shape
label_value = idx+1 #coressponding labels value
for i in tqdm(range(height)): #priority:building>water>road>vegetation
for j in range(width):
if img[i,j] == 255:
if label_value == 2:
final_mask[i,j] = label_value
elif label_value == 3 and final_mask[i,j] != 2:
final_mask[i,j] = label_value
elif label_value == 4 and final_mask[i,j] != 2 and final_mask[i,j] != 3:
final_mask[i,j] = label_value
elif label_value == 1 and final_mask[i,j] == 0:
final_mask[i,j] = label_value
cv2.imwrite('./final_result/'+final_name,final_mask)
print 'combinding mask...'
combind_all_mask()
模型融合
集成学习：两个模型 + 模型采取不同参数训练 - 得到很多预测MASK图 - 对每张结果图的每个像素点采取投票表决
少数服从多数的投票表决：对每张图相应位置的像素点的类别进行预测，票数最多的类别即为该像素点的类别 - 可以很好地去掉一些明显分类错误的像素点，很大程度上改善模型的预测能力
import numpy as np
import cv2
import argparse
RESULT_PREFIXX = ['./result1/','./result2/','./result3/']
# each mask has 5 classes: 0~4
def vote_per_image(image_id):
result_list = []
for j in range(len(RESULT_PREFIXX)):
im = cv2.imread(RESULT_PREFIXX[j]+str(image_id)+'.png',0)
result_list.append(im)
# each pixel
height,width = result_list[0].shape
vote_mask = np.zeros((height,width))
for h in range(height):
for w in range(width):
record = np.zeros((1,5))
for n in range(len(result_list)):
mask = result_list[n]
pixel = mask[h,w]
#print('pix:',pixel)
record[0,pixel]+=1
label = record.argmax()
#print(label)
vote_mask[h,w] = label
cv2.imwrite('vote_mask'+str(image_id)+'.png',vote_mask)
vote_per_image(3)
模型融合后的预测结果
额外的思路
1、GAN - Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Nets （pix2pix: generate some fake satellite images to enlarge the dataset）
针对数据集小的问题：使用生成对抗网络生成虚假的卫星地图(用标注好的卫星地图生成虚假的卫星地图) - 进一步扩大数据集 - 使用这些虚假+真实的数据集训练网络 - 网络的泛化能力将有更大的提升
问题：由于标注得不好，生成的虚假卫星地图质量不好（如下右图）
2、DeepLab
3、Mask RCNN
4、FCN
5、RefineNet
6、Post-Processing: CRF
基于ResNet+U-Net和Mask-R-CNN的卫星地图建筑物分割
地图图像识别的目标
在卫星图片上标注出建筑物轮廓：该分割目标与其它大型比赛（如微软的COCO Challenge、谷歌的Google AI Open Images比赛）相比，物体类别单一，且图片质量均匀
数据集
如图所示，是一组人工标注完善的卫星图片，其Mask和建筑物匹配度高，该图来自Crowdai上的比赛Mapping Challenge
地图图像识别数据集准备
生成训练样本
训练数据来源：都不是人工直接标注出的卫星图像，而是有一个由人工打上地理标记的图层文件(shapefile格式 - GIS领域的标准数据格式)以及从Google Map上抓取到的对应地区的卫星图片
构建训练数据：将图层文件中的标记(经纬度坐标)映射到Google Map卫星图片上(以图片左上角为原点，向右为X轴，向下为Y轴)
方法：Google Map JavaScript API的转换方式（用Python语言重写实现）
标注数据的格式
生成的数据集都是COCO风格的标注数据（COCO标注数据的具体规范可以参考https://github.com/cocodataset/cocoapi这个Github repo里的示例代码，在Windows安装Pycocotools的话可以参考https://github.com/philferriere/cocoapi)
问题：目前生成的训练数据中，标注与真实房屋的位置，很多图像上有大约10-20个像素的偏差(图片大小300 x 300)，也有不少标注大于房屋实际面积的情况。甚至存在标注面积实际为房屋面积的2倍以上，这将导致如果精准分割出房屋，使用IoU>0.5作为阈值过滤掉不合格预测结果，再计算准确率的话，很多实际上完美分割的结果，会被认为是无效的。如图（红色边框较蓝色房屋，大小相似，但是位置偏移；黄色边框将绿色的建筑物全部囊括，但是面积要大很多，此时如果完美分割绿色建筑物，IoU很可能由于小于0.5而无效）：
深度神经网络模型
ResNet+U-Net
Crowdai上举办了Open Map Challenge，其所解决的问题和这个问题相近，排名第一的队伍是Neptume.ml公司（其Github Repo地址：https://github.com/neptune-ml/open-solution-mapping-challenge）
其所使用的模型是ResNet 101和U-Net的组合，使用预训练的ResNet101对图像进行特征提取，再使用U-Net进行图像分割
模型的损失函数由两部分组成：loss = binary_cross_entropy * weight1 + dice_loss * weight2
其中，Binary Cross Entropy是计算预测值与实际标注每一个像素的异同，Dice Loss是用IoU的思想计算预测值与实际标注的偏差，两种Loss值的权重是需要人为设定的超参数，根据Github中的描述，模型训练前期，需要更多考虑Binary Cross Entropy损失值
Mask-R-CNN
比赛的主办方，给出的Baselline模型是Mask-R-CNN模型（Github：https://github.com/crowdAI/crowdai-mapping-challenge-mask-rcnn）
相较比赛第一名使用的RestNet+U-Net的方式，Mask-R-CNN模型太重型，这个模型一般用于解决复杂场景下的图像分类、物体检测和语义分割问题
问题：生成的训练集质量较低，导致肉眼评估模型，觉得模型表现尚可，但是使用程序比较预测结果的查全率/查准率(IoU >= 0.5)，结果很差
使用Keras基于RCNN类模型的卫星/遥感地图图像语义分割的更多相关文章
- 笔记：基于DCNN的图像语义分割综述
写在前面:一篇魏云超博士的综述论文,完整题目为<基于DCNN的图像语义分割综述>,在这里选择性摘抄和理解,以加深自己印象,同时达到对近年来图像语义分割历史学习和了解的目的,博古才能通今!感 ...
- 【Keras】基于SegNet和U-Net的遥感图像语义分割
上两个月参加了个比赛,做的是对遥感高清图像做语义分割,美其名曰"天空之眼".这两周数据挖掘课期末project我们组选的课题也是遥感图像的语义分割,所以刚好又把前段时间做的成果重新 ...
- 使用LabVIEW实现基于pytorch的DeepLabv3图像语义分割
前言 今天我们一起来看一下如何使用LabVIEW实现语义分割. 一.什么是语义分割 图像语义分割(semantic segmentation),从字面意思上理解就是让计算机根据图像的语义来进行分割,例 ...
- 基于YOLO和PSPNet的目标检测与语义分割系统(python)
基于YOLO和PSPNet的目标检测与语义分割系统 源代码地址 概述 这是我的本科毕业设计 它的主要功能是通过YOLOv5进行目标检测,并使用PSPNet进行语义分割. 本项目YOLOv5部分代码基于 ...
- 基于FCN的图像语义分割
语义图像分割的目标在于标记图片中每一个像素,并将每一个像素与其表示的类别对应起来.因为会预测图像中的每一个像素,所以一般将这样的任务称为密集预测.(相对地,实例分割模型是另一种不同的模型,该模型可以区 ...
- 语义分割(semantic segmentation) 常用神经网络介绍对比-FCN SegNet U-net DeconvNet，语义分割,简单来说就是给定一张图片,对图片中的每一个像素点进行分类；目标检测只有两类,目标和非目标，就是在一张图片中找到并用box标注出所有的目标.
from:https://blog.csdn.net/u012931582/article/details/70314859 2017年04月21日 14:54:10 阅读数:4369 前言 在这里, ...
- DL4NLP——词表示模型（一）表示学习；syntagmatic与paradigmatic两类模型；基于矩阵的LSA和GloVe
本文简述了以下内容: 什么是词表示,什么是表示学习,什么是分布式表示 one-hot representation与distributed representation(分布式表示) 基于distri ...
- Keras:基于Theano和TensorFlow的深度学习库
catalogue . 引言 . 一些基本概念 . Sequential模型 . 泛型模型 . 常用层 . 卷积层 . 池化层 . 递归层Recurrent . 嵌入层 Embedding 1. 引言 ...
- Python机器学习笔记：深入理解Keras中序贯模型和函数模型
先从sklearn说起吧,如果学习了sklearn的话,那么学习Keras相对来说比较容易.为什么这样说呢? 我们首先比较一下sklearn的机器学习大致使用流程和Keras的大致使用流程: skl ...
随机推荐
- JSP通过URL给Servlet传值
jsp传数据: <a id="a1" href="" ></a> <script> $("#a1").a ...
- Retrofit 使用简介
一,简介 Retrofit 是目前使用广泛的 Http Client 框架,它适用于 Android 和 Java. 但需要注意的是,Retrofit 本身并不是一个网络请求框架,而是一个网络请求框架 ...
- TCP层accept系统调用的实现分析
inet_csk_accept函数实现了tcp协议accept操作,其主要完成的功能是,从已经完成三次握手的队列中取控制块,如果没有已经完成的连接,则需要根据阻塞标记来来区分对待,若非阻塞则直接返回, ...
- css三类选择器 用法 引用
css(层叠样式表): css用法:选择符{样式属性:取值;...} css选择器的分类: ①:标签选择器,such as:p{attribute:value;},p为标签选择器的name,该页面中所 ...
- Nginx-rtmp之监听端口的管理
1. 概述 监听端口属于 server 虚拟主机,它是由 server{} 块下的 listen 配置项决定的. 每监听一个 TCP 端口,都将使用一个独立的 ngx_rtmp_conf_port_t ...
- 【转】python 输入一个时间，获取这个时间的下一秒
原文:https://blog.csdn.net/l_d_56/article/details/84832198 输入一个时间,获取这个时间的下一秒 PS:下面代码使用于 python 2.7 tim ...
- java单例模式实现
1.最基本的单例模式 /** * @author LearnAndGet * @time 2018年11月13日 * 最基本的单例模式 */ public class SingletonV1 { pr ...
- PHP中获取数组中单列的值
PHP中获取数组中单列的值如下: 利用PHP中的数组函数 array_column():返回数组中某个单列的值.(PHP 5.5+适用) 语法: array_column(array,column_k ...
- jquery 复合事件 toggle()方法的使用
定义和用法 toggle() 方法用于绑定两个或多个事件处理器函数,以响应被选元素的轮流的 click 事件. 语法: $(selector).toggle(function1(),function2 ...
- 3.MapReduce原理和Yarn
1.MapReduce原理 2.MapReduce执行时间 3.MapReduce开发 4.Yarn