一种改进的高分辨率遥感图像语义分割模型 |
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引用本文: | 沈旭东.一种改进的高分辨率遥感图像语义分割模型[J].电子器件,2021,44(3). |
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作者姓名: | 沈旭东 |
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作者单位: | 嘉兴职业技术学院,浙江 嘉兴314036;同济大学浙江学院,浙江 嘉兴314051 |
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基金项目: | 嘉兴市科技计划项目(2018AY11012); |
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摘 要: | 本文针对高分辨率遥感图像的特点,设计了一种端到端的语义分割网络结构模型,高分辨率遥感图像可得到两种图像数据,采用resnet网络对两种图像的特征分别进行提取,并在不同的特征层上进行数据融合,在网络结构的设计中引入了空间位置注意力模块和通道注意力模块,并对底层特征使用不同扩张率的空洞卷积神经网络进行多尺度融合,得到一种新的高分辨率遥感图像语义分割模型,通过对最终的预测性能分析,相比FCN、Unet、Segnet、DeeplabV3+等流行的语义分割模型,该模型在高分辨率遥感图像的预测中具有一定的优势。
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关 键 词: | 高分辨率 语义分割 注意力模块 多尺度融合 |
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