Использование нейронной сети Convolution для сегментации изображений semanti c

Question

Я наивен по отношению к python, и это моя первая попытка, поэтому, пожалуйста, потерпите меня, если мой вопрос кажется слишком базовым c. Я хотел бы использовать сверточную нейронную сеть для выполнения сегментации semanti c на 9 спутниковых изображений. До сих пор мне удавалось импортировать изображения одно за другим и преобразовывать их в оттенки серого.

Я хотел бы выполнить следующий процесс:

свертка - 16 фильтров, 3 3 объединение размеров фильтра - 2 2 выходных размера фильтра - 4 класса тестирования и проверки 80: 20

любое указание на это может быть полезно. любезный гид!

Answer 1

Вот код, только часть модели:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import Conv2D, Dense, Flatten, MaxPool2D

# Declare your desired things here
num_filter=32
kernel_size=(3,3)
strides=(1,1)
padding="valid"
input_shape=(width,height,channel)

model = tf.keras.Sequential([
   Conv2D(num_filter, kernel_size, strides=strides, input_shape=input_shape),
   MaxPool2D(),
   Flatten(),
   Dense(4, activation="softmax")
])

Вот полезная ссылка: Con vNet TensorFlow guide