我正在使用CNN（卷积神经网络）进行遥感图像分类。我首先将多波段遥感图像放入图像分割算法中。
图像分割是将数字图像分割成多个片段（像素组，也称为超像素）的过程。 分段的目标是简化和/或改变 将图像表示为更有意义的东西 更容易分析。[1] [2]图像分割通常用于 在图像中定位对象和边界（线，曲线等）。更多 确切地说，图像分割是指定标签的过程 图像中的每个像素使得具有相同标签的像素共享 某些特征。（来自维基百科）
但我的问题是如何为这些图像片段设置标签，以便将已调整大小的图像片段放入卷积神经网络？
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如果您已经拥有多波段图像的标签，只需使用相应的＆＃34;段＆＃34; 重复使用相同的标签。
如果您没有标签，监督学习可能不是最佳方法，除非您可以轻松生成它们。但那么，取决于你的问题。如果你只有很少的标签（例如，翻转图像），有一些图像处理技巧可以扩展你的数据库，但问题太模糊了，无法更具体地回答它应该如何应用于你的多个带分段表示......