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基于深度学习的卫星图像道路分割算法
被引量：
3
1
作者
张新华
黄梦醒
+3 位作者
张雨
李玉春
单怡晴
冯思玲
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期306-313,共8页
针对道路分割时存在的梯度消失问题,构建基于U-Net的卫星道路图像语义分割模型。通过密集连接模块减少梯度消失,并引入空间空洞金字塔结构保留更多的图像特征,在学习深层次特征信息时采用注意力监督机制,提取道路要素的特征信息。在卫...
针对道路分割时存在的梯度消失问题,构建基于U-Net的卫星道路图像语义分割模型。通过密集连接模块减少梯度消失,并引入空间空洞金字塔结构保留更多的图像特征,在学习深层次特征信息时采用注意力监督机制,提取道路要素的特征信息。在卫星图像道路数据集上的测试结果表明,与FCN、SegNet、U_Net算法相比,该算法模型的准确率、召回率和精确率指标分别达到96.3%、96.9%和96.6%,能够有效地对道路元素进行准确分割。
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关键词
深度学习
道路分割
密集连接模块
空间空洞金字塔结构
注意力监督机制
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职称材料
题名
基于深度学习的卫星图像道路分割算法
被引量：
3
1
作者
张新华
黄梦醒
张雨
李玉春
单怡晴
冯思玲
机构
海南大学计算机与网络空间安全学院
海南大学信息与通信工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期306-313,共8页
基金
国家重点研发计划(2018YFB1703403,2018YFB1404400)
海南省重点研发计划(ZDYF2019020)
海南省高等学校科学研究项目(Hnky2019-22)。
文摘
针对道路分割时存在的梯度消失问题,构建基于U-Net的卫星道路图像语义分割模型。通过密集连接模块减少梯度消失,并引入空间空洞金字塔结构保留更多的图像特征,在学习深层次特征信息时采用注意力监督机制,提取道路要素的特征信息。在卫星图像道路数据集上的测试结果表明,与FCN、SegNet、U_Net算法相比,该算法模型的准确率、召回率和精确率指标分别达到96.3%、96.9%和96.6%,能够有效地对道路元素进行准确分割。
关键词
深度学习
道路分割
密集连接模块
空间空洞金字塔结构
注意力监督机制
Keywords
deep learning
road segmentation
dense connection module
Atrous Spatial Pyramid Pooling(ASPP)
attention monitoring mechanism
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的卫星图像道路分割算法
张新华
黄梦醒
张雨
李玉春
单怡晴
冯思玲
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
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