检索结果-南通市图书馆

激光与光电子学进展 2024年第4期61卷 384-393页

作者：孙国文罗小波张坤强重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆空间大数据智能技术工程研究中心重庆400065 昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500

高分辨率无人机遥感图像具有极为丰富的语义和地物特征,在语义分割中容易出现目标分割不全、边缘信息缺失、分割精度不足等问题。为了解决上述问题,基于DeepLabV3_plus模型提出改进的DeepLabV3_DHC。首先,利用多种主干网络进行下采样,... 详细信息

高分辨率无人机遥感图像具有极为丰富的语义和地物特征,在语义分割中容易出现目标分割不全、边缘信息缺失、分割精度不足等问题。为了解决上述问题,基于DeepLabV3_plus模型提出改进的DeepLabV3_DHC。首先,利用多种主干网络进行下采样,采集图像的低级特征和高级特征。其次,将原模型的atrous spatial pyramid pooling(ASPP)全部替换成深度可分离混合空洞卷积,同时添加自适应系数,减弱网格效应。之后,抛弃传统上采样的双线性插值法,替换为可学习的密集上采样卷积。最后,在低级特征中串联注意机制。选用多种主干网络进行实验,数据集选用四川省隆昌市地区的部分图像,采用平均交并比和类别平均像素准确率作为评价指标。实验结果表明:所提方法不仅具有较高的分割精度,而且减少了计算量和参数量。

关键词：城市无人机遥感图像语义分割深度可分离混合空洞卷积密集上采样注意力机制网格效应

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