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摘要:
针对海陆语义分割中陆地、码头形状多样,背景目标复杂等情况造成的像素分类错误、边界分割模糊等问题,提出了一种新的基于深度卷积神经网络的遥感图像海陆语义分割方法.该方法以端对端的训练方式实现了对目标的逐像素分类,为了解决海陆分割中像素分类错误,设计以不同尺度图像为输入的三个并行的编码结构,通过融合不同尺度的特征图,丰富特征代表算子的语义信息,增大像素分类准确率.为了解决海陆分割中边界分割模糊,通过设计能够融合编码结构中低层精细位置信息的解码结构,对特征图进行更加精确的上采样,恢复像素的密集位置信息,提高海陆分割准确度.为有效验证所提网络框架的优势,构建了海陆分割数据集HRSC2016-SL进行算法性能比较.与最新的语义分割算法相比,所提算法取得了更好的分割结果.
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文献信息
篇名 基于神经网络的遥感图像海陆语义分割方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 卷积神经网络 海陆分割 语义分割 遥感图像
年,卷(期) 2020,(15) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 221-227
页数 7页 分类号 TP751
字数 4383字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1907-0021
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 熊伟 海军航空大学信息融合研究所 83 603 14.0 18.0
2 裴家正 海军航空大学信息融合研究所 3 3 1.0 1.0
3 吕亚飞 海军航空大学信息融合研究所 7 5 2.0 2.0
4 蔡咪 海军航空大学信息融合研究所 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
卷积神经网络
海陆分割
语义分割
遥感图像
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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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