基于残差注意力机制的泥石流沟谷识别

• 作者: 刘坤香 王保云 徐繁树 韩俊
• 来源期刊: 中国地质灾害与防治学报
• 关键词: Resnet18 注意力机制 遥感影像 泥石流灾害
• 年，卷（期）: 2023,（6）
• 所属期刊栏目: 综合研究与与隐患识别
• 页码范围: 134-141
• 页数: 7页
• 分类号: P642.23
• 语种: 中文
• DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202111010

摘要

针对泥石流灾害沟谷图像分类问题，文章对Resnet18网络进行改进，提出了一种改进的卷积神经网络模型。通过在网络结构中加入残差注意力模块，解决了原模型提取图像特征较差、边缘模糊的问题，改进后的网络能精确捕捉到泥石流灾害沟谷图像中的轮廓和内部山脊信息。此外，文章还对多种注意力机制结构进行了实验对比，分析其差异性，得出最适合泥石流灾害沟谷数据分类的注意力机制网络。实验表明改进后的网络模型在泥石流灾害沟谷图像的分类准确率达到75.42%，其分类性能在Resnet18网络模型的基础上提升了5.1%。