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高分辨率遥感图像的语义分割问题是目前遥感图像处理领域中的研究热点之一。传统的有监督分割方法需要大量的标记数据,而标记过程又较为困难和耗时。针对这一问题,提出一种基于生成式对抗网络的半监督高分辨率遥感图像语义分割方法,只需要少量样本标签即可得到较好的分割结果。该方法为分割网络添加全卷积形式的辅助对抗网络,以助于保持高分辨率遥感图像分割结果中的标签连续性;更进一步,提出一种新颖的能够进行注意力选择的对抗损失,以解决分割结果较好时判别器约束的分割网络更新过程中存在的难易样本不均衡问题。在ISPRS Vaihingen 2D语义标记挑战数据集上的实验结果表明,与现有其它语义分割方法相比,所提出方法能够较大幅度地提高遥感图像的语义分割精度。 相似文献
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挥发性有机物(Volatile Organic Compounds,VOCs)是一类大气环境污染物,危害人身健康,必须严格控制其排放。在消除VOCs的方法中,催化氧化被认为是最有效的方法之一,其消除效果取决于催化剂的性能。简要综述近年来多孔复合金属氧化物(包括钙钛矿型氧化物、类钙钛矿型氧化物、尖晶石型氧化物和六铝酸盐)及其负载过渡金属氧化物和贵金属(合金)催化剂的制备及其氧化消除VOCs的催化性能。比表面积、孔结构、粒子分散度、粒径、吸附氧物种浓度、低温还原性、反应物活化能力或过渡金属氧化物或贵金属(合金)与载体之间的相互作用等是影响催化剂活性的主要因素。此外,就此类研究工作的未来发展趋势还进行了展望。 相似文献
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