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基于改进SEGNET模型的图像语义分割 被引量:10
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作者 罗嗣卿 张志超 岳琪 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期256-261,共6页
使用原始SEGNET模型对图像进行语义分割时,未对图像中相邻像素点间的关系进行考虑,导致同一目标中像素点类别预测结果不一致。通过在SEGNET结构中加入一条自上而下的通道,使得SEGNET包含的多尺度语义信息更加丰富,从而提升对每个像素点... 使用原始SEGNET模型对图像进行语义分割时,未对图像中相邻像素点间的关系进行考虑,导致同一目标中像素点类别预测结果不一致。通过在SEGNET结构中加入一条自上而下的通道,使得SEGNET包含的多尺度语义信息更加丰富,从而提升对每个像素点的类别预测精度,在模型中加入生成对抗网络以充分考虑空间中相邻像素点间关系。实验结果表明,该模型的语义分割效果相比原始SEGNET模型显著提升,且可有效解决SEGNET测试中出现的分类错误问题。 展开更多
关键词 segnet模型 生成对抗网络 多尺度语义信息 相邻像素类别关系 特征融合
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基于残差SegNet模型的高分辨率遥感影像分类方法 被引量:1
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作者 薛明 韦波 +2 位作者 唐诗晴 李景文 姜建武 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2022年第4期918-925,共8页
为解决深度语义模型(SegNet)在高分辨率遥感影像分类中易出现梯度消失从而影响分类精度的问题,提出一种残差学习改进SegNet语义模型(ResSegNet)的高分辨率遥感影像分类方法,该方法以SegNet语义模型为基础,通过构建更深层次的网络结构并... 为解决深度语义模型(SegNet)在高分辨率遥感影像分类中易出现梯度消失从而影响分类精度的问题,提出一种残差学习改进SegNet语义模型(ResSegNet)的高分辨率遥感影像分类方法,该方法以SegNet语义模型为基础,通过构建更深层次的网络结构并加入残差块以提高模型的特征提取能力,从而提取更深层次影像空谱特征实现分类。利用高分辨率遥感影像语义分割数据集Vaihingen和Postdam进行实验验证,结果表明:相比于支持向量机、面向对象决策树法、传统卷积神经网络和SegNet语义模型分类方法,提出的ResSegNet分类方法的总体精度均最高,分别为89.18%和87.62%,分类效果和分类精度最优。 展开更多
关键词 深度学习 语义分割 segnet语义模型 残差学习 高分辨率遥感影像分类
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基于SegNet语义模型的高分辨率遥感影像农村建设用地提取 被引量:60
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作者 杨建宇 周振旭 +3 位作者 杜贞容 许全全 尹航 刘瑞 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期251-258,共8页
针对传统分类算法、浅层学习算法不适用于高空间分辨率遥感影像中农村建筑物信息提取的问题,该文以河北省霸州市高空间分辨率遥感影像WorldView-2为数据源,利用182 064幅128×128像素大小的影像切片为训练样本,选取基于深度卷积神... 针对传统分类算法、浅层学习算法不适用于高空间分辨率遥感影像中农村建筑物信息提取的问题,该文以河北省霸州市高空间分辨率遥感影像WorldView-2为数据源,利用182 064幅128×128像素大小的影像切片为训练样本,选取基于深度卷积神经网络的SegNet图像语义分割算法对遥感影像中的农村建筑物进行提取,并与传统分类算法中的最大似然法(maximum likelihood,ML)和ISO聚类、浅层学习算法中的支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)以及深层语义分割算法中的金字塔场景解析网络(pyramid scene parsing network,PSPNet)的试验结果作对比分析。研究结果表明:SegNet不仅能够高效利用高空间分辨率遥感影像中农村建筑物的光谱信息而且还能够充分利用其丰富的空间特征信息,最终形成较好的分类模型,该算法在验证样本中的分类总体精度为96.61%,Kappa系数为0.90,建筑物的F1值为0.91,其余5种分类算法的总体精度、Kappa系数、建筑物的F1值都分别在94.68%、0.83、0.87以下。该研究可以为高空间分辨率遥感影像农村建设用地提取研究提供参考。 展开更多
关键词 遥感 图像分割 算法 深度学习 segnet语义分割模型 高空间分辨率遥感影像 农村建设用地提取
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基于改进粒子滤波算法的遥感图像识别研究 被引量:1
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作者 任玲慧 仇忠丽 +1 位作者 李智伟 陈红川 《水土保持应用技术》 2024年第6期1-4,共4页
常规的流域遥感图像目标识别方法,对识别图像类别特征的匹配不太精确,导致流域遥感图像目标识别准确率较低。因此,提出基于改进粒子滤波算法的流域遥感图像目标识别研究。使用FasterR-CNN特征提取算法,将特征分为卷积层以及其它层级,建... 常规的流域遥感图像目标识别方法,对识别图像类别特征的匹配不太精确,导致流域遥感图像目标识别准确率较低。因此,提出基于改进粒子滤波算法的流域遥感图像目标识别研究。使用FasterR-CNN特征提取算法,将特征分为卷积层以及其它层级,建立多层的特征图,根据特征图对流域遥感图像目标特征进行提取,根据特征提取结果,构建SegNet网络模型,基于改进粒子滤波算法,对粒子权重进行计算,对提取的特征之间的序列特征关系进行表征,以特征点为中心,形成四维向量的参数,并对特征进行描述,对目标物体的语义进行分割,按照分割类型对特征进行匹配,设置不同的检测框架,按照匹配结果对池化索引进行还原,并根据最大值索引,在基于注意力机制下,对检测的图像目标进行识别并转换,得到流域遥感图像目标识别结果。进行实验,结果表明,使用该方法对流域遥感图像目标进行识别,识别准确率较高,具有较好的应用价值。 展开更多
关键词 改进粒子滤波算法 流域遥感图像 目标识别 语义分割 多目标优化 segnet网络模型
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复杂场景下农村道路裂缝分割方法 被引量:6
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作者 张晋赫 秦育罗 +2 位作者 张在岩 宋伟东 朱洪波 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2022年第5期74-74,75-78,88,共6页
针对农村道路裂缝识别中存在训练样本数量少、场景单一、提取结果不准确等问题,本文首先依托辽宁省多年份实测道路图像数据,构建具有多种类、多场景的路面裂缝数据集(PCDs),以ResNet50为编码器、SegNet为解码器,构建路面裂缝图像识别模... 针对农村道路裂缝识别中存在训练样本数量少、场景单一、提取结果不准确等问题,本文首先依托辽宁省多年份实测道路图像数据,构建具有多种类、多场景的路面裂缝数据集(PCDs),以ResNet50为编码器、SegNet为解码器,构建路面裂缝图像识别模型Res⁃SegNet,通过增大卷积核的大小获取更丰富的裂缝信息,使用Focal Loss损失函数,令模型更专注困难样本。然后采用分块预测方法提升裂缝在图片中的占比,使图片预测更加精细。最后通过网络模型和预测方法进行对比试验。结果表明,使用Res⁃SegNet识别PCDs的测试集,在不同的场景中F值为0.691,使用Res⁃SegNet结合分块预测识别PCDs的测试集,在不同的场景中F值达0.753。 展开更多
关键词 裂缝识别 深度学习 数据集 Res⁃segnet模型 分块预测
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一种融合注意力机制的苗族服饰图案分割方法 被引量:4
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作者 万林江 黄成泉 +2 位作者 张博源 王琴 周丽华 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2022年第12期95-101,共7页
针对苗族服饰因缺少像素级标注的数据库、元素多元化、纹饰图案不规则等引起的目标区域特征提取难度大的问题,提出了一种融合了注意力机制的SegNet分割模型(SE-SegNet)。在改进的SegNet模型中融入通道注意力SE模块,关注更多的细节特征,... 针对苗族服饰因缺少像素级标注的数据库、元素多元化、纹饰图案不规则等引起的目标区域特征提取难度大的问题,提出了一种融合了注意力机制的SegNet分割模型(SE-SegNet)。在改进的SegNet模型中融入通道注意力SE模块,关注更多的细节特征,旨在于加强对目标特征的提取,实现苗服饰图案的自动分割。实验结果表明,该模型在苗族服饰数据集中,像素准确率为92.69%,交并比值为85.27%,相似系数为92.05%。与其他模型相比,该模型分割结果更精细,在苗族服饰图案分割的效果得到显著提升。服饰图案分割效果的提升对苗族服饰文化的保护和发展具有重要意义。 展开更多
关键词 苗族服饰 segnet模型 SE-segnet SE模块 图案分割
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