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为提高深度学习网络中公路提取性能,提出了一种基于CNN框架的公路路网自动提取方法。为进一步提高模型训练效果,设计了一种考虑公路结构的损失函数。计算损失时不仅考虑每个像素的重要程度,同时考虑公路的全局结构。通过仿真分析,所提方法准确率达到92.4%,较传统CNN方法提高13%。  相似文献
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