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🔧 Programmierung 🕛 vor 1 Jahr 42 Min Lesezeit

Recognition of Land and Water from Satellite Images using U-Net

↗ Quelle (dev.to)

📑 Inhaltsübersicht

▸ Recognition of Land and Water from Satellite Images using U-Net algorithm of Computer Vision
▸ Importing Libraries and Modules
↳ 1. TensorFlow
↳ 2. Matplotlib
↳ 3. OpenCV
↳ 4. NumPy
↳ 5. OS Module
↳ 6. skimage (scikit-image)
↳ 7. Keras (from TensorFlow)
↳ Why These Libraries?
▸ Downloading the Dataset Using KaggleHub
↳ Code:
↳ Purpose:
↳ Explanation of Code:
↳ Why This Step is Important:
↳ Outcome:
▸ Loading Satellite Images and Masks
↳ Code:
↳ Purpose:
↳ Explanation of Code:
↳ Why This Step is Important:
↳ Outcome:
▸ Visualizing Satellite Images and Masks
↳ Code:
↳ Purpose:
↳ Explanation of Code:
↳ Why This Step is Important:
↳ Outcome:
▸ Resizing and Preparing Training Images
↳ Code:
↳ Purpose:
↳ Explanation of Code:
↳ Why This Step is Important:
↳ Outcome:
▸ Resizing and Preparing Mask Images
↳ Code:
↳ Purpose:
↳ Explanation of Code:
↳ Why This Step is Important:
↳ Outcome:
▸ Checking the Length of the Training Images Array
↳ Code:
↳ Purpose:
↳ Explanation:
↳ Why This Step is Important:
↳ Outcome:
▸ Checking the Length of the Mask Images Array
↳ Code:
↳ Purpose:
↳ Explanation:
↳ Why This Step is Important:
↳ Outcome:
▸ Step Explanation: Checking the Shape of a Training Image
↳ Code:
↳ Purpose:
↳ Explanation:
↳ Why This Step is Important:
↳ Outcome:
▸ Step Explanation: Checking the Shape of a Mask Image
↳ Code:
↳ Purpose:
↳ Explanation:
↳ Why This Step is Important:
↳ Outcome:
▸ Step Explanation: Normalizing Images and Masks
↳ Code:
↳ Purpose:
↳ Explanation:
↳ Why Normalization is Important:
↳ Outcome:
▸ Step Explanation: Splitting Data into Training and Testing Sets
↳ Code:
↳ Purpose:
↳ Explanation:
↳ Why This Step is Important:
↳ Outcome:
▸ Defining a Convolutional Block
↳ Code:
↳ Purpose:
↳ Explanation:
↳ Why This Step is Important:
↳ Outcome:
▸ Defining an Upsampling Block
↳ Code:
↳ Purpose:
↳ Explanation:
↳ Steps in the Block:
↳ Output:
↳ Why This Step is Important:
↳ Outcome:
▸ Building the U-Net Model
↳ Code:
↳ Purpose:
↳ Explanation:
↳ Why This Step is Important:
↳ Outcome:
▸ Compiling the U-Net Model
↳ Code:
↳ Purpose:
↳ Explanation:
↳ Why This Step is Important:
↳ Outcome:
▸ Summarizing the U-Net Model
↳ Code:
↳ Purpose:
↳ Explanation:
↳ Why This Step is Important:
↳ Example Output for a U-Net Model:
↳ Outcome:
▸ Step Explanation: Defining Callbacks for Training
↳ Code:
↳ Purpose:
↳ Explanation:
↳ Why These Callbacks Are Important:
↳ Usage in Training:
↳ Outcome:
▸ Training the U-Net Model
↳ Code:
↳ Purpose:
↳ Explanation:
↳ Why This Step is Important:
↳ Outcome:
▸ Visualizing Accuracy During Training
↳ Code:
↳ Purpose:
↳ Explanation:
↳ Why This Step is Important:
↳ Outcome:
▸ Visualizing Loss During Training
↳ Code:
↳ Purpose:
↳ Explanation:
↳ Why This Step is Important:
↳ Outcome:
▸ Visualizing Predictions
↳ Code:
↳ Purpose:
↳ Explanation:
↳ Steps in the Function:
↳ Why This Step is Important:
↳ Outcome:
▸ Evaluating the Model Using IoU (Intersection over Union)
↳ Code:
↳ Purpose:
↳ Explanation:
↳ Why This Step is Important:
↳ Outcome:

Recognition of Land and Water from Satellite Images using U-Net algorithm of Computer Vision

Vollständiger Original-Bericht

Ausführliche Details, Code-Beispiele & Hersteller-Stellungnahme auf dev.to.

↗ Original-Artikel auf dev.to lesen

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