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基于改进LinkNet的寒旱区遥感图像河流识别方法 被引量：6
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作者 沈瑜 王海龙 +3 位作者 苑玉彬 梁丽 张泓国 王霖 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期217-225,共9页
为解决遥感图像河流精细化提取问题,提出一种改进LinkNet模型的分割网络(AFRLinkNet)。AFRLinkNet在LinkNet基础上引入了残差通道注意力结构、非对称卷积模块以及密集跳跃连接结构,并用视觉激活函数FReLU替换ReLU激活函数。残差通道注... 为解决遥感图像河流精细化提取问题,提出一种改进LinkNet模型的分割网络(AFRLinkNet)。AFRLinkNet在LinkNet基础上引入了残差通道注意力结构、非对称卷积模块以及密集跳跃连接结构,并用视觉激活函数FReLU替换ReLU激活函数。残差通道注意力结构可以强化对分割任务有效的特征,以提高模型的分类能力,得到更多的细节信息。利用非对称卷积模块进行模型压缩和加速。使用FReLU激活函数提升网络提取遥感图像河流的精细空间布局。在寒旱区河流数据集上的实验结果表明,AFRLinkNet网络相较于FCN、UNet、ResNet50、LinkNet、DeepLabv3+网络交并比分别提高了26.4、22.7、17.6、12.0、9.7个百分点,像素准确率分别提高了25.9、22.5、13.2、10.5、7.3个百分点;引入非对称卷积模块后,交并比提高了5.1个百分点,像素准确率提高了2.9个百分点,在此基础上引入残差通道注意力结构之后,交并比又提高了2.2个百分点,像素准确率提高了2.3个百分点,证明了其对河流细节识别效果更好。 展开更多
关键词 遥感图像 河流识别 残差通道注意力结构 非对称卷积 LinkNet
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