| 多层次编码—解码网络遥感图像建筑物分割 |
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| 引用本文： | 何 青,孟洋洋,李华智.多层次编码—解码网络遥感图像建筑物分割[J].计算机应用研究,2021,38(8):2510-2514. |
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| 作者姓名： | 何 青 孟洋洋 李华智 |
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| 作者单位： | 长沙理工大学 电气与信息工程学院,长沙410114 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61401046) |
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| 摘 要： | 为提高高分辨率遥感影像建筑物边缘提取精度和高分辨率特征利用率,提出了一种基于残差分组卷积的高分辨率遥感影像建筑物提取方法.利用多层次编码—解码结构提取影像中建筑物不同尺度特征,同层次特征之间引入密集连接保证高分辨率特征的有效性,相邻层次特征之间引入交换单元增加不同深度的上下文信息交互.使用武汉大学建筑物数据集对模型进行训练及评估,与现有的全卷积神经网络SegNet、UNet和UNet++相比,评价指标recall、IoU、F1等高出2％以上.实验结果表明该网络在对建筑物边缘精准提取方面具有很好的效果.
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| 关 键 词： | 高分辨率遥感影像 残差分组卷积 建筑物提取 编码—解码结构 密集连接 |
| 收稿时间： | 2020/9/7 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2021/7/7 0:00:00 |
Multi-level encoding and decoding network remote sensing image building segmentation |
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| HE Qing,Meng Yangyang and Li Huazhi.Multi-level encoding and decoding network remote sensing image building segmentation[J].Application Research of Computers,2021,38(8):2510-2514. |
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| Authors: | HE Qing Meng Yangyang and Li Huazhi |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | high-resolution remote sensing image residual grouping convolution building extraction encoding and decoding structure dense connection |
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