CS 433 project 2:机器学习课程@ EPFL的课程项目n°2; 在Google Maps图片上寻找道路 源码

道路分割 介绍 在的背景下,我们的目标是创建一个机器学习模型,该模型将每个16x16补丁标记为GoogleMaps卫星图像上的road或background 。 该数据集由100幅训练图像以及它们各自的纹理和50幅图像测试集组成,其预测将在AICrowd上提交。 为此,我们训练了可预测每个像素类别的U-Net模型,以及训练了输出2D网格标签的卷积神经网络:每个图像斑块一个。 最终,经过大量数据增强训练的U-Net性能更高,并且用于我们的最终AICrowd提交( ),达到了F1分数的90%和准确度的94.5%。 团队成员 朱利安·本海姆(Julien Benhaim) 雨果·莱皮特(Hug