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利用深度残差网络的高分遥感影像语义分割
利用深度残差网络的高分遥感影像语义分割
作者:
唐文莉
李欣
杨博
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
遥感影像语义分割
深度残差网络
Atrous卷积
多尺度数据增强
摘要:
遥感影像分割是影像解译与分析的必要过程,随着深度学习在特征表达上的优势逐步显现,以深度网络为基础模型的影像语义分割已成为自动分割的主要研究趋势.该文提出了一种基于深度残差网络的多尺度语义分割模型,旨在针对小样本遥感影像数据集,提高具有不同尺度分割对象的遥感影像分割精度.首先将深度残差网络以全卷积网络形式进行微调,实现端到端语义分割模型结构构建;然后针对全卷积网络粗糙分割输出的问题,引入Atrous卷积精细化模型上采样过程,进而提高输出标签图精度;最后针对小样本数据进行随机多尺度数据增强,通过样本扩充提高模型分类精度和鲁棒性.试验基于ISPRS 2D Vaihingen语义分割数据集,影像分割结果的分类精度达到89.7%,尤其在小尺度对象上具有较好分割效果.
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文献信息
篇名
利用深度残差网络的高分遥感影像语义分割
来源期刊
应用科学学报
学科
工学
关键词
遥感影像语义分割
深度残差网络
Atrous卷积
多尺度数据增强
年,卷(期)
2019,(2)
所属期刊栏目
信号与信息处理
研究方向
页码范围
282-290
页数
9页
分类号
TP753
字数
4374字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.0255-8297.2019.02.013
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
李欣
武汉大学遥感信息工程学院
68
324
11.0
14.0
2
杨博
武汉大学地球空间信息技术协同创新中心
27
125
7.0
10.0
6
唐文莉
武汉大学遥感信息工程学院
2
1
1.0
1.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
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2018(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2019(0)
参考文献(0)
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引证文献(0)
二级引证文献(0)
2020(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
遥感影像语义分割
深度残差网络
Atrous卷积
多尺度数据增强
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
应用科学学报
主办单位:
上海大学
中国科学院上海技术物理研究所
出版周期:
双月刊
ISSN:
0255-8297
CN:
31-1404/N
开本:
大16开
出版地:
上海市上大路99号123信箱
邮发代号:
创刊时间:
1983
语种:
chi
出版文献量(篇)
2210
总下载数(次)
5
总被引数(次)
16489
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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