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题名基于改进的UNet图像分割方法研究
被引量：2
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作者
代恒军
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机构
安徽省基础测绘信息中心
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出处
《信息技术与信息化》
2023年第7期8-11,共4页
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文摘
针对部分图像中由于背景复杂和边缘模糊造成的分割不准确问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的复杂图像分割方法,将语义分割的思想与图像检测相结合,使用编码-解码网络结构,基于UNet网络进行改进。编码器采用深度残差网络ResNet提取图像特征,解码器通过转置卷积进行特征的上采样,同时对编码器的特征进行裁剪操作,再与上采样的特征进行融合,融合后的特征既包含高维的抽象信息,也包含低维的细节信息,加强了网络对特征的学习。在公开数据集上的实验结果表明,该方法的分割准确率达到94%,准确率和召回率均达到80%以上。
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关键词
深度学习
UNet
图像分割
编码-解码网络结构
卷积神经网络
地理信息
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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