因此，问题在于如何检测图像中的船只，计算图像中的船只数量，并让模型预测船只是否停泊。

从您提出的问题来看，我认为我们最好实施有监督的机器学习。这意味着我们需要标记数据。为此，我建议对数据进行子样本，制作一个数据日志，将图像映射到标签（例如文件名，然后是船舶数量以及是否停泊。）。

在准备用于船舶检测的图像方面，最好通过在图像子集中在船舶周围绘制一个框来掩盖这些图像。

对于模型，显而易见的选择是遵循卷积网络，对于问题 2) 和 3)，您可能需要使用 CNN 模型作为编码器，它将视觉信息编码为隐藏表示. 从这个隐藏的表示中，您将使用正常的前馈神经网络进行解码。

对于问题 2)，您将让整个模型输出一个标量值，这将表示图像中有多少艘船。

对于问题 3)，您将有一个最终的 2 节点 softmax 输出层，它将输出关于所识别的船舶是否停泊的概率分布。

我认为有人需要为我填写问题 1，因为我在语义分割方面没有太多经验（这基本上就是你的情况下的船舶检测）。