| 基于U-Net特征融合优化策略的遥感影像语义分割方法 |
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| 引用本文： | 王施云,杨帆. 基于U-Net特征融合优化策略的遥感影像语义分割方法[J]. 计算机科学, 2021, 48(8): 162-168. DOI: 10.11896/jsjkx.200700182 |
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| 作者姓名： | 王施云 杨帆 |
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| 作者单位： | 河北工业大学电子信息工程学院 天津 300401 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划智能机器人专项(2019YFB1312102);;河北省自然科学基金(F2019202364)~~; |
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| 摘 要： | 高分辨率遥感影像的空间分辨率高、地物信息丰富、复杂程度高、各类地物的大小尺寸不一,这为分割精度的提高带来了一定的难度.为提高遥感影像语义分割精度,解决U-Net模型在结合深层语义信息与浅层位置信息时受限的问题,文中提出了一种基于U-Net特征融合优化策略的遥感影像语义分割方法.该方法采用基于U-Net模型的编码器-译码...
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| 关 键 词： | 深度学习 特征融合 遥感影像 空洞卷积 语义分割 |
Remote Sensing Image Semantic Segmentation Method Based on U-Net Feature Fusion Optimization Strategy |
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| WANG Shi-yun,YANG Fan. Remote Sensing Image Semantic Segmentation Method Based on U-Net Feature Fusion Optimization Strategy[J]. Computer Science, 2021, 48(8): 162-168. DOI: 10.11896/jsjkx.200700182 |
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| Authors: | WANG Shi-yun YANG Fan |
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