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KU-Net:改进U-Net的高分辨率遥感影像建筑物提取方法
被引量：
2
1
作者
刘卓涛
龚循强
+2 位作者
夏元平
陈晓勇
吴晋涛
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2024年第5期121-131,共11页
针对遥感影像背景复杂导致的建筑物提取结果存在边界模糊、小目标漏检、地物误检等问题,提出一种基于改进U-Net的建筑物提取网络KU-Net(Keep border U-Net)。该网络在U-Net的基础上加入空洞空间金字塔池化和含注意力机制的横向连接模块...
针对遥感影像背景复杂导致的建筑物提取结果存在边界模糊、小目标漏检、地物误检等问题,提出一种基于改进U-Net的建筑物提取网络KU-Net(Keep border U-Net)。该网络在U-Net的基础上加入空洞空间金字塔池化和含注意力机制的横向连接模块,其中,空间空洞金字塔池化能够提升模型的感受野,横向连接模块对不同层级的跳跃连接特征进行融合,缓解特征丢失的情况,从而进一步提高精度。实验结果表明,该方法相比于其他对比方法,提取结果更为清晰准确,对边缘有较好的保持效果,定量结果更优。
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关键词
KU-Net
建筑物
提取
空洞空间金字塔池化
whu建筑物数据集
注意力机制
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职称材料
基于注意力机制与DUsamplingU-Net网络的建筑物提取
被引量：
4
2
作者
王圣杰
刘长星
杜嵩
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2021年第4期109-118,共10页
针对常用语义分割模型因神经元接受域大小固定导致特征提取不充分、双线性上采样无法精确恢复像素级预测等问题,提出基于卷积核注意力机制和DUsampling(data-dependent upsampling)的卷积神经网络改进算法。算法引入卷积核注意力机制,...
针对常用语义分割模型因神经元接受域大小固定导致特征提取不充分、双线性上采样无法精确恢复像素级预测等问题,提出基于卷积核注意力机制和DUsampling(data-dependent upsampling)的卷积神经网络改进算法。算法引入卷积核注意力机制,利用选择性卷积核提取图像整体与局部细节特征,加强网络对建筑物特征的学习能力;在合并特征图之前将待融合的特征向下采样到特征图最低分辨率,通过DUpsampling分割标签空间的冗余准确地恢复像素级的预测;最后,结合卷积核注意力机制与DUpsampling构建SD-Unet模型,并在WHU数据集上进行验证。结果表明,该模型在交并比、总体精度、精确度、召回率以及F1分数上达到最优,分别为76.25%、98.86%、86.13%、87.07%和85.85%。SD-Unet模型加强网络对建筑物特征的学习能力及准确恢复特征图像素级的预测,比传统网络模型具有更好的分类性能和分类准确率。
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关键词
语义分割
卷积神经网络
whu建筑物数据集
注意力机制
SD-Unet
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职称材料
题名
KU-Net:改进U-Net的高分辨率遥感影像建筑物提取方法
被引量：
2
1
作者
刘卓涛
龚循强
夏元平
陈晓勇
吴晋涛
机构
东华理工大学自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室
东华理工大学测绘与空间信息工程学院
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2024年第5期121-131,共11页
基金
国家自然科学基金(42101457、42174055)
自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室开放基金重点项目(MEMI-2023-01)
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金(23R03)。
文摘
针对遥感影像背景复杂导致的建筑物提取结果存在边界模糊、小目标漏检、地物误检等问题,提出一种基于改进U-Net的建筑物提取网络KU-Net(Keep border U-Net)。该网络在U-Net的基础上加入空洞空间金字塔池化和含注意力机制的横向连接模块,其中,空间空洞金字塔池化能够提升模型的感受野,横向连接模块对不同层级的跳跃连接特征进行融合,缓解特征丢失的情况,从而进一步提高精度。实验结果表明,该方法相比于其他对比方法,提取结果更为清晰准确,对边缘有较好的保持效果,定量结果更优。
关键词
KU-Net
建筑物
提取
空洞空间金字塔池化
whu建筑物数据集
注意力机制
Keywords
KU Net
building extraction
Atrous spatial pyramid pooling
whu
building dataset
attention mechanism
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
基于注意力机制与DUsamplingU-Net网络的建筑物提取
被引量：
4
2
作者
王圣杰
刘长星
杜嵩
机构
西安科技大学测绘科学与技术学院
出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2021年第4期109-118,共10页
文摘
针对常用语义分割模型因神经元接受域大小固定导致特征提取不充分、双线性上采样无法精确恢复像素级预测等问题,提出基于卷积核注意力机制和DUsampling(data-dependent upsampling)的卷积神经网络改进算法。算法引入卷积核注意力机制,利用选择性卷积核提取图像整体与局部细节特征,加强网络对建筑物特征的学习能力;在合并特征图之前将待融合的特征向下采样到特征图最低分辨率,通过DUpsampling分割标签空间的冗余准确地恢复像素级的预测;最后,结合卷积核注意力机制与DUpsampling构建SD-Unet模型,并在WHU数据集上进行验证。结果表明,该模型在交并比、总体精度、精确度、召回率以及F1分数上达到最优,分别为76.25%、98.86%、86.13%、87.07%和85.85%。SD-Unet模型加强网络对建筑物特征的学习能力及准确恢复特征图像素级的预测,比传统网络模型具有更好的分类性能和分类准确率。
关键词
语义分割
卷积神经网络
whu建筑物数据集
注意力机制
SD-Unet
Keywords
semantic segmentation
convolutional neural network
whu
building dataset
attention mechanism
SD-Unet
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
KU-Net:改进U-Net的高分辨率遥感影像建筑物提取方法
刘卓涛
龚循强
夏元平
陈晓勇
吴晋涛
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于注意力机制与DUsamplingU-Net网络的建筑物提取
王圣杰
刘长星
杜嵩
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2021
4
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职称材料
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