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基于渐进生长Transformer Unet的遥感图像建筑物分割
被引量：
2
1
作者
叶宽
杨博
+4 位作者
谢欢
朱戎
赵蕾
张青月
赵杰
《无线电工程》
北大核心
2023年第2期424-430,共7页
针对深度卷积神经网络在遥感图像地物分割任务中存在树木遮挡目标无法提取、小目标细节丢失等问题,提出了一种基于渐进生长机制的Transformer Unet(PGT-Unet)卷积神经网络模型,通过渐进式逐步增加输入图像的分辨率和模型的深度,使得模...
针对深度卷积神经网络在遥感图像地物分割任务中存在树木遮挡目标无法提取、小目标细节丢失等问题,提出了一种基于渐进生长机制的Transformer Unet(PGT-Unet)卷积神经网络模型,通过渐进式逐步增加输入图像的分辨率和模型的深度,使得模型首先在尺度较小的图像获得比较收敛的输出结果,之后在每个阶段可以集中注意力学习相邻尺度的特征信息,最终在原尺度图像上得到最后的建筑物分割结果;同时,在网络模型的编码阶段和解码阶段中引入了Transformer Block模块进行特征提取和特征融合,获得更大的感受野和更强的上下文塑造能力,达到提升模型灵敏度和精确度的目的。在Inria Aerial Image Labeling数据集的建筑物遥感图像上进行实验,结果表明,所提模型能够自适应学习到不同大小目标、遮挡目标的丰富细节特征,从而提升建筑物分割精度,分割结果的平均交并比(Intersection over Union, IoU)为0.775。
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关键词
遥感图像
双注意力
机制
渐进生长机制
空洞空间金字塔模块
卷积神经网络
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职称材料
题名
基于渐进生长Transformer Unet的遥感图像建筑物分割
被引量：
2
1
作者
叶宽
杨博
谢欢
朱戎
赵蕾
张青月
赵杰
机构
国网北京市电力公司电力科学研究院
国网新源控股有限公司检修分公司
北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室
出处
《无线电工程》
北大核心
2023年第2期424-430,共7页
基金
国家重点研发计划(2018YFC0910700)
国家自然科学基金(81801778)。
文摘
针对深度卷积神经网络在遥感图像地物分割任务中存在树木遮挡目标无法提取、小目标细节丢失等问题,提出了一种基于渐进生长机制的Transformer Unet(PGT-Unet)卷积神经网络模型,通过渐进式逐步增加输入图像的分辨率和模型的深度,使得模型首先在尺度较小的图像获得比较收敛的输出结果,之后在每个阶段可以集中注意力学习相邻尺度的特征信息,最终在原尺度图像上得到最后的建筑物分割结果;同时,在网络模型的编码阶段和解码阶段中引入了Transformer Block模块进行特征提取和特征融合,获得更大的感受野和更强的上下文塑造能力,达到提升模型灵敏度和精确度的目的。在Inria Aerial Image Labeling数据集的建筑物遥感图像上进行实验,结果表明,所提模型能够自适应学习到不同大小目标、遮挡目标的丰富细节特征,从而提升建筑物分割精度,分割结果的平均交并比(Intersection over Union, IoU)为0.775。
关键词
遥感图像
双注意力
机制
渐进生长机制
空洞空间金字塔模块
卷积神经网络
Keywords
remote sensing image
dual attention mechanism
progressive growing mechanism
atrous space pyramid module
convolutional neural network
分类号
TP391 [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
基于渐进生长Transformer Unet的遥感图像建筑物分割
叶宽
杨博
谢欢
朱戎
赵蕾
张青月
赵杰
《无线电工程》
北大核心
2023
2
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