-
题名基于自注意力机制的遥感影像建筑物提取方法研究
被引量：1
- 1
-
-
作者
高亦远
佘江峰
赵强
汪李娜
-
机构
南京大学地理与海洋科学学院
-
出处
《信息技术与信息化》
2022年第11期5-8,共4页
-
基金
国家自然科学基金面上项目(41871293)
江苏省自然资源科技计划项目(2021048)支持。
-
文摘
遥感影像中的建筑物提取是一项具有挑战性的任务。近年来,众多基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的深度学习建筑物提取方法被提出,并取得了超越传统方法的效果。但是卷积神经网络也有其局限性:随着网络深度的增加,浅层的图像特征会被丢失,造成网络性能退化;由于卷积操作天生的局部性,卷积神经网络仅能获取局部信息,而不能利用全局上下文信息。Transformer是一种新的神经网络架构,采用全局自注意力机制设计,可以为网络提供全局信息利用能力,将其与传统CNN结合,可以弥补互相的不足。基于此,提出了一种新的混合模型,将经典的U-Net语义分割模型和Vision Transformer(ViT)集成。通过将自注意力机制引入CNN结构当中,使模型拥有了提取多层次细节信息和全局信息的能力,可以提供准确的建筑物预测结果,同时很好地保持建筑物的边缘轮廓。实验结果证明了方法的有效性。
-
关键词
建筑物提取
遥感影像
深度学习
U-Net
TRANSFORMER
自注意力
-
分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
-
-
题名ИЗ РОССИЙСКОЙ ПРЕССЫ
- 2
-
-
作者
高亦远
-
出处
《俄语学习》
2001年第3期23-30,共8页
-
-
关键词
俄罗斯联邦
克里姆林宫
矫形学
联合国秘书长
列宁
部门经理
歼击机
高跟鞋
出纳员
社会主义劳动
-
分类号
H35
[语言文字—俄语]
-
-
题名И3 РОССИЙСКОЙ ПРЕССЫ
- 3
-
-
作者
高亦远
-
出处
《俄语学习》
2001年第2期22-29,共8页
-
-
关键词
克雅氏症
俄罗斯
宇航员
埃博拉
帕金森病
设备公司
航空展览
航空航天
传染病
中国航空工业
-
分类号
H35
[语言文字—俄语]
-
-
题名ИЗ РОССИЙСКОЙ ПРЕССЫ
- 4
-
-
作者
高亦远
-
出处
《俄语学习》
2001年第4期31-38,共8页
-
-
关键词
克林顿
电视塔
伊斯兰教徒
斯蒂文·斯皮尔伯格
西部大开发
全国人民代表大会代表
地方各级人民代表大会
俄罗斯
政治体制改革
马克思主义
-
分类号
H35
[语言文字—俄语]
-
-
题名НЗ РОССИЙСКОЙ ПРЕССЫ
- 5
-
-
作者
高亦远
-
出处
《俄语学习》
2001年第1期22-29,共8页
-
-
关键词
“库尔斯克”号
俄罗斯海军
核潜艇
潜艇失事
电视塔
隔离舱
说谎的人
欧洲足球锦标赛
巴伦支海
旅行家
-
分类号
H35
[语言文字—俄语]
-
-
题名ИЗРОССИЙСКОЙПРЕССЫ
- 6
-
-
作者
高亦远
-
出处
《俄语学习》
2001年第6期21-29,共9页
-
-
关键词
上海合作组织
как
乌兹别克斯坦
女售货员
国际恐怖主义
宇航员
萨克斯坦
塔吉克斯坦
中华人民共和国主席
分离主义
-
分类号
H35
[语言文字—俄语]
-
-
题名ИЗ РОССИЙСКОЙ ПРЕСС Ы
- 7
-
-
作者
高亦远
-
出处
《俄语学习》
2000年第6期22-29,共8页
-
-
关键词
раз
缩写
构词法
烟雾浓度
人口学家
历史学家
脂蛋白
性别比例
男女比例
-
分类号
H35
[语言文字—俄语]
-
-
题名ИЗ РОССИЙСКОЙ ПРЕССЫ
- 8
-
-
作者
高亦远
-
出处
《俄语学习》
2000年第5期30-38,共9页
-
-
关键词
раз
俄罗斯报
车臣
乌鸦
武装分子
机器人
人工智能
弗拉基米尔
-
分类号
H35
[语言文字—俄语]
-
-
题名И3 РОССИЙСКОЙ ПРЕССЬI
- 9
-
-
作者
高亦远
-
出处
《俄语学习》
2000年第3期28-36,共9页
-
-
关键词
俄罗斯联邦总统
巴拿马运河
美洲
俄罗斯报
俄罗斯联邦宪法
国家杜马
-
分类号
H35
[语言文字—俄语]
-
-
题名ИЗ РОССИЙСКОЙ ПРЕСС Ы
- 10
-
-
作者
高亦远
-
出处
《俄语学习》
2000年第4期30-35,共6页
-
-
关键词
俄罗斯报
莫斯科
俄罗斯
俄联邦
-
分类号
H35
[语言文字—俄语]
-
