基于卷积神经网络的航空影像城市建筑物分割

• 作者: 刘蝶
• 来源期刊: 地理空间信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 卷积神经网络 建筑物 DenseNets 上采样
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 3S技术应用
• 页码范围: 51-53,100
• 页数: 4页
• 分类号: P231
• 字数: 2341字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4623.2020.01.014

摘要

对航空影像城市建筑物的分割方法进行了研究.基于DenseNets的密集连接结构,结合池化下采样和反卷积上采样方法,提出了一种新的图像语义分割方法.实验结果表明,新方法在模型参数大小、训练时间和平均交并比方面均优于Unet.预测图像更直观地体现了新方法的优势,城市建筑物分割得较为完整.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘蝶		1	0	0.0	0.0