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基于多尺度特征和注意力机制的航空图像分割
被引量：
4
1
作者
宁芊
胡诗雨
+1 位作者
雷印杰
陈炳才
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1218-1224,共7页
利用神经网络能通过进行建筑像素标记实现航空图像分割,但也存在分割边界模糊的问题,导致分割结果不理想.为此,本文以卷积神经网络U–net和FCN–8s基本网络模型,实现端到端训练.在此基础上,结合建立了全卷积神经网络结合多尺度特征和注...
利用神经网络能通过进行建筑像素标记实现航空图像分割,但也存在分割边界模糊的问题,导致分割结果不理想.为此,本文以卷积神经网络U–net和FCN–8s基本网络模型,实现端到端训练.在此基础上,结合建立了全卷积神经网络结合多尺度特征和注意力机制的网络模型,提升了分割边界的清晰度.将多尺度特征和注意力机制的模型与基本模型进行对比,分析了真实与预测之间的相关度和相似度,并将预测结果进行对比.实验结果表明,结合多尺度特征和注意力机制的分割模型,分割边界更清晰,相对于相同训练规模的全卷积网络交并比高2%,Dice系数高3%,得到较好的分割结果.
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关键词
航空图像分割
建筑像素标记
全卷积神经网络
注意力机制
多尺度特征
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职称材料
题名
基于多尺度特征和注意力机制的航空图像分割
被引量：
4
1
作者
宁芊
胡诗雨
雷印杰
陈炳才
机构
四川大学电子信息学院
新疆师范大学物理与电子工程学院
大连理工大学计算机科学与技术学院
新疆师范大学计算机科学技术学院
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1218-1224,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61771089)资助.
文摘
利用神经网络能通过进行建筑像素标记实现航空图像分割,但也存在分割边界模糊的问题,导致分割结果不理想.为此,本文以卷积神经网络U–net和FCN–8s基本网络模型,实现端到端训练.在此基础上,结合建立了全卷积神经网络结合多尺度特征和注意力机制的网络模型,提升了分割边界的清晰度.将多尺度特征和注意力机制的模型与基本模型进行对比,分析了真实与预测之间的相关度和相似度,并将预测结果进行对比.实验结果表明,结合多尺度特征和注意力机制的分割模型,分割边界更清晰,相对于相同训练规模的全卷积网络交并比高2%,Dice系数高3%,得到较好的分割结果.
关键词
航空图像分割
建筑像素标记
全卷积神经网络
注意力机制
多尺度特征
Keywords
aerial image segmentation
build marking
fully convolution neural networks
attention mechanism
multiscale feature
分类号
TU198 [建筑科学—建筑理论]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度特征和注意力机制的航空图像分割
宁芊
胡诗雨
雷印杰
陈炳才
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
4
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