深度卷积神经网络用于多波段卫星图像的语义分割 准备 从下载3频段和16频段并提取到数据文件夹 通过执行以下命令来安装需求： $ pip install -r requirements.txt 此外，您需要安装tensorflow或tensorflow-gpu 训练 $ python train.py 争论 描述 选项 --algorithm 训练算法 unet ， fcn_densenet ， tiramisu ， pspnet --size 补丁大小 整型 --epochs 训练的纪元 整型 --batch 每批样品 整型 --channels 影像频道 3 ， 8 ， 16 --loss 损失函数 crossentropy ， jaccard ， dice ， cejaccard ， cedice --verbose 打印更多信息 布尔 --noaugment

DenseNet和FCDenseNet 论文中DenseNet和FCDenseNet架构的实现： 高煌，刘壮，Laurens van der Maaten，Kilian Q. Weinberger的密集 的 SimonJégou，Michal Drozdzal，David Vazquez，Adriana Romero，Yoshua Bengio 该软件包的目标是提供两种体系结构的良好且简单的面向对象的实现。 各个子模块干净地分为独立的块，这些块随文档和类型一起提供，因此易于导入和重用。 要求和安装 该库的最低要求是Python 3.6+和PyTorch 1.1+。 推荐这样的conda环境： conda create --name densenet python=3.7 conda install --name densenet -c pytorch pytorch torchv