基于VGG网络不同模型的建筑物自动提取

• 作者: 刘于昆 高郭瑞 王淑焜 戚慧 王振华 张家佑
• 来源期刊: 电子测试
• 关键词: 建筑物提取 FCN神经网络 U-net网络 SegNet网络
• 年，卷（期）: 2021,（22）
• 所属期刊栏目: 理论与算法|The theory and algorithm
• 页码范围: 58-59,131
• 页数: 3页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8519.2021.22.021

摘要

本文基于VGG16网络,搭建FCN、U-net、SegNet三种网络模型,对同一数据集进行训练,通过多次实验,对比分析三种模型优劣.实验结果得出:三种模型在建筑物特征定位方面相差无几,但在细节方面,U-net模型所呈现的结果最优,明显优于另外两种模型.