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基于稠密块改进LinkNet的高分遥感图像道路提取
被引量：
2
1
作者
王增优
张鲜化
+2 位作者
刘荣
陈志高
朱旺煌
《航天返回与遥感》
CSCD
北大核心
2024年第3期107-117,共11页
针对LinkNet网络模型在进行道路图像分割任务时,特征信息易丢失以及缺乏对目标特征的关注度问题,提出了一种基于改进LinkNet残差网络的高分遥感图像道路提取方法。将原本LinkNet模型中编码区的残差块(Res Block)替换为稠密块(Dense Bloc...
针对LinkNet网络模型在进行道路图像分割任务时,特征信息易丢失以及缺乏对目标特征的关注度问题,提出了一种基于改进LinkNet残差网络的高分遥感图像道路提取方法。将原本LinkNet模型中编码区的残差块(Res Block)替换为稠密块(Dense Block),密集连接的方式减少特征信息在传递过程中的损失,并在每个稠密块之后构建卷积注意力单元来提高模型对目标特征的学习能力,最后用空洞空间金字塔池化模块将编码区与解码区进行连接,扩大感受野的同时还能接受多尺度目标特征信息。实验表明,该方法在DeepGlobe数据集上的准确率、平均交并比和F1-score分为82.16%、83.21%和81.65%,均优于同类网络,通过对提取的路网结果对比,该算法对于树木遮蔽处以及建筑物阴影下的路网提取在完整性和准确性上都具有明显提升。
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关键词
残差网络
道路提取
稠密块
卷积注意力
空洞空间金字塔池化
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职称材料
题名
基于稠密块改进LinkNet的高分遥感图像道路提取
被引量：
2
1
作者
王增优
张鲜化
刘荣
陈志高
朱旺煌
机构
东华理工大学测绘与空间信息工程学院
东华理工大学自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室
江西应用技术职业学院
出处
《航天返回与遥感》
CSCD
北大核心
2024年第3期107-117,共11页
基金
国家自然科学基金(42266006,41806114)。
文摘
针对LinkNet网络模型在进行道路图像分割任务时,特征信息易丢失以及缺乏对目标特征的关注度问题,提出了一种基于改进LinkNet残差网络的高分遥感图像道路提取方法。将原本LinkNet模型中编码区的残差块(Res Block)替换为稠密块(Dense Block),密集连接的方式减少特征信息在传递过程中的损失,并在每个稠密块之后构建卷积注意力单元来提高模型对目标特征的学习能力,最后用空洞空间金字塔池化模块将编码区与解码区进行连接,扩大感受野的同时还能接受多尺度目标特征信息。实验表明,该方法在DeepGlobe数据集上的准确率、平均交并比和F1-score分为82.16%、83.21%和81.65%,均优于同类网络,通过对提取的路网结果对比,该算法对于树木遮蔽处以及建筑物阴影下的路网提取在完整性和准确性上都具有明显提升。
关键词
残差网络
道路提取
稠密块
卷积注意力
空洞空间金字塔池化
Keywords
LinkNet
road extraction
Dense Block
convolution attention
atrous spatial pyramid pooling
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
V19 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于稠密块改进LinkNet的高分遥感图像道路提取
王增优
张鲜化
刘荣
陈志高
朱旺煌
《航天返回与遥感》
CSCD
北大核心
2024
2
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