数据集概述
本数据集包含基于Segmentation Gym训练的Res-UNet模型，用于CoastCam潮位时间栈RGB图像的二分类分割，区分水体与其他类别。提供了两个版本模型及配套配置、权重、训练记录等文件，支持海岸图像的自动化分割分析。
文件详解
- 模型文件（包含v7和v8两个版本，每个版本对应以下文件）：
.json配置文件：存储模型创建、训练及推理的参数配置，如目标尺寸、批次大小、损失函数等.h5权重文件：保存模型训练后的参数权重，用于图像分割推理_modelcard.json模型卡文件：记录模型起源、训练选择及数据集信息的元数据文件_model_history.npz训练历史文件：存储训练和验证过程中的损失及指标数据.png训练可视化文件：展示训练过程中损失和平均交并比（IoU）变化的图表- 辅助文件：
BEST_MODEL.txt：记录验证损失和IoU最优的模型名称sample_images.zip：包含示例输入图像的压缩包.csv指标文件：存储模型在样本及类别层面的评估指标，如准确率、F1分数、交并比等
数据来源
Doodleverse
适用场景
- 海岸监测研究：自动化分析CoastCam潮位时间栈图像中的水体区域
- 遥感图像处理：验证Res-UNet模型在海岸带二分类分割任务中的性能
- 环境科学应用：支持潮位变化、海岸线动态等海岸过程的定量分析
- 机器学习研究：作为基准模型，用于比较不同分割算法在特定场景下的效果
