国内大储是增长确定性最高的新能源细分场景之一，我们已经将今年国内新增装机量从60GWh上调到80GWh，同比增长85%。2023年国内储能利用小时数已明显提升，收益政策也逐步完善，储能经济性越来越有保障。产业链降价趋势下，PCS，大型化促进降本，格局稳定、壁垒较高。我们认为PCS是国内大储高增态势下最受益的环节，建议关注头部PCS制造商。
在深度学习中进行图像分割通常涉及到使用神经网络来识别图像中不同的区域或对象。一个流行的图像分割模型是U-Net，它特别适用于医学图像分割。以下是一个使用Python和TensorFlow构建U-Net模型的示例代码，该代码用于图像分割任务。
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www.stflzd.com/698698/
www.fytxm.com/698698/
请注意，以下代码是一个简化的U-Net模型示例，实际应用中可能需要更复杂的模型结构和更多的数据预处理步骤。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models, datasets
def conv2d_block(input_tensor, n_filters, kernel_size=3):
# 卷积块，包含卷积层和激活层
x = layers.Conv2D(n_filters, kernel_size, padding='same')(input_tensor)
x = layers.Activation('relu')(x)
return x
def encoder_block(input_tensor, n_filters):
# 编码器块，包含卷积块和池化层
x = conv2d_block(input_tensor, n_filters)
p = layers.MaxPooling2D((2, 2))(x)
return x, p
def decoder_block(input_tensor, concat_tensor, n_filters):
# 解码器块，包含转置卷积和激活层
x = layers.Conv2DTranspose(n_filters, (2, 2), strides=(2, 2), padding='same')(input_tensor)
x = layers.concatenate([x, concat_tensor])
x = conv2d_block(x, n_filters)
return x
def build_unet(input_shape):
# 构建U-Net模型
inputs = layers.Input(input_shape)
# 下采样路径
x1, p1 = encoder_block(inputs, 64)
x2, p2 = encoder_block(p1, 128)
x3, p3 = encoder_block(p2, 256)
x4, p4 = encoder_block(p3, 512)
# 上采样路径
d1 = decoder_block(p4, x4, 512)
d2 = decoder_block(d1, x3, 256)
d3 = decoder_block(d2, x2, 128)
d4 = decoder_block(d3, x1, 64)
# 输出层
outputs = layers.Conv2D(1, (1, 1), activation='sigmoid')(d4)
model = models.Model(inputs, outputs)
return model
# 构建U-Net模型
input_shape = (256, 256, 3) # 假设输入图像尺寸为256x256，3个颜色通道
unet_model = build_unet(input_shape)
# 编译模型
unet_model.compile(optimizer='adam',
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 打印模型摘要
unet_model.summary()
这段代码首先定义了两个辅助函数conv2d_block和encoder_block，用于构建卷积层和编码器块。然后定义了decoder_block函数，用于构建解码器块。最后，build_unet函数根据输入形状构建了整个U-Net模型。
请注意，这个示例模型是一个基础的U-Net结构，实际的图像分割任务可能需要更复杂的模型配置和训练策略。此外，模型的性能和准确性很大程度上取决于数据的质量和预处理方式。
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发布于：福建省