数据集概述
该数据集包含用于海岸Sentinel-2和Landsat-7/8 MNDWI图像四分类（水体、白水、沉积物、其他）的Segformer模型，由Segmentation Gym工具基于公开数据集训练生成，提供模型文件、配置文件及性能指标等资料。
文件详解
该数据集包含两类模型（v2、v3）的相关文件及辅助文件，具体说明如下：
- 模型核心文件（每个模型对应5个文件，以v2/v3为版本标识）：
- .json配置文件：模型训练与预测的配置文件，包含模型构建、数据使用及预测指令
- .h5权重文件：模型训练后的参数权重文件，用于图像分割预测
- _modelcard.json模型卡文件：记录模型起源、训练选择及数据集的元数据文件
- _model_history.npz训练历史文件：存储训练与验证损失及指标的numpy归档文件
- .png训练历史图：展示训练与验证损失及平均IoU变化的可视化图片
- 性能指标文件：
- 多份.csv格式文件：包含模型在验证集上的样本级及类别级性能指标，如总体准确率、IoU、马修斯相关系数等
- BEST_MODEL.txt：记录最优验证损失与平均IoU模型名称的文本文件
适用场景
- 海岸遥感图像处理：实现Sentinel-2和Landsat卫星图像的海岸四分类语义分割
- 海岸环境监测：支持水体边界、沉积物分布等海岸动态变化的自动化提取与分析
- 遥感模型应用：为Segformer模型在海岸遥感领域的应用提供预训练模型与配置参考
- 模型性能评估：用于对比不同版本Segformer模型在海岸四分类任务中的表现
