基于下采样的特征融合遥感图像语义分割

• 作者: 卫霞 李帅 郭艳艳
• 来源期刊: 测试技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感图像 语义分割 卷积神经网络 特征融合 下采样
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 数据采集与图像处理
• 页码范围: 331-337
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3473字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7449.2020.04.010

摘要

本文提出了一种基于下采样的特征融合遥感图像语义分割模型,该模型在编解码结构基础上,将高分辨率原始图像引入"下采样"模块提取低级语义特征,在此基础上,将输出的低级语义特征通过Mobile-NetV2和空间金字塔池化进一步提取多尺度高级语义细节特征,然后,将这些高级语义特征和直接从下采样模块提取的低级语义特征融合并进行特征图分割.最后,在"CCF卫星影像的AI分类与识别竞赛"的数据集上取得了93％的训练准确率以及91％的预测准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭艳艳	山西大学物理电子工程学院	10	24	2.0	4.0
2	卫霞	山西大学物理电子工程学院	5	5	1.0	1.0
3	李帅	山西大学物理电子工程学院	4	28	2.0	4.0