本项目利用深度学习技术，整合 LeNet、ResNet、VGG 和 U-Net 等卷积神经网络架构，从卫星或航空图像中检测受洪水影响的区域并估算水域覆盖范围。主要功能包括使用 U-Net 进行图像分割识别水体，比较不同模型性能，集成预训练模型用于快速推理，并提供基于 Python 的交互式用户界面进行可视化操作。项目依赖 Python 及 Keras/TensorFlow 框架，通过 pip 安装依赖即可运行。
该项目专注于利用深度学习技术，从卫星或航空图像中检测受洪水影响的区域，并估算水域覆盖范围。它整合了多种卷积神经网络架构，包括 LeNet、ResNet、VGG 和 U-Net，以执行图像分割和分类任务。
生成的掩膜（generated_mask.png），用于可视化检测到的洪水区域。
使用以下命令安装依赖项：
pip install -r requirements.txt
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