基于pytorch+unet+SCSE注意力机制改进的遥感水体影像分割项目源码+数据集+模型+文档（毕业设计）

# 图像分割项目说明文档 ## 1. 项目概述 本项目是一个基于PyTorch实现的图像分割系统，支持多类别分割任务。系统使用UNet作为基础模型，提供了完整的训练、验证和评估流程。 ## 2. 项目结构 ``` image_segmentation/ ├── data/ # 数据集目录 │ ├── train/ # 训练集 │ │ ├── images/ # 训练图像 │ │ └── masks/ # 训练标签 │ └── val/ # 验证集 │ ├── images/ # 验证图像 │ └── masks/ # 验证标签 ├── models/ # 模型定义 │ └── unet.py # UNet模型实现 ├── utils/ # 工具函数 │ ├── data_utils.py # 数据处理工具 │ └── train_utils.py # 训练相关工具 ├── train.py # 训练脚本 └── requirements.txt # 项目依赖 ``` ## 3. 功能特点 ### 3.1 数据处理 - 支持不同格式的图像和掩码文件（可自定义后缀） - 支持多类别分割任务 - 自动处理不连续的标签值 - 提供数据增强功能 ### 3.2 模型特性 - 基于UNet架构 - 支持二分类和多分类任务 - 可配置的模型参数 ### 3.3 训练功能 - 支持GPU训练 - 提供训练过程可视化 - 自动保存最佳模型 - 记录训练指标 ## 4. 使用方法 ### 4.1 环境配置 ```bash pip install -r requirements.txt ``` ### 4.2 数据准备 1. 在`data`目录下创建训练集和验证集 2. 分别创建`images`和`masks`子目录 3. 确保图像和掩码文件名称对应 ### 4.3 训练模型 ```bash # 基本训练 python train.py # 自定义参数训练 python train.py --data_dir data --batch_size 4 --learning_rate 0.001 --epochs 10 # 多分类训练 python train.py --num_classes 3 # 自定义标签映射 python train.py --label_mapping "{0:0, 15:1, 56:2, 255:3}" ``` ### 4.4 参数说明 - `--data_dir`: 数据集根目录路径 - `--batch_size`: 批次大小 - `--learning_rate`: 学习率 - `--epochs`: 训练轮数 - `--cuda`: 是否使用CUDA - `--image_suffix`: 图像文件后缀 - `--mask_suffix`: 掩码文件后缀 - `--num_classes`: 分割类别数量 - `--label_mapping`: 标签映射字典 ## 5. 输出结果 训练过程中会生成以下文件： - `checkpoints/最佳模型.pth`: 保存最佳模型权重 - `checkpoints/training_curve.png`: 训练曲线图 - `checkpoints/训练指标.txt`: 训练指标记录 ## 6. 注意事项 1. 确保图像和掩码文件名称对应 2. 掩码图像应为单通道灰度图 3. 标签值应为整数 4. 对于多分类任务，建议使用one-hot编码的掩码 ## 7. 依赖包 - torch - torchvision - numpy - matplotlib - pillow