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题名一种多尺度卷积神经网络道路提取方法
被引量：9
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作者
戴激光
杜阳
金光
陶德志
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机构
辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院
辽宁奥路通科技有限公司
中交东北投资有限公司
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出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2020年第1期28-37,共10页
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基金
国家自然科学基金(41871379)
辽宁省自然科学基金计划重点项目(20170520141)
+1 种基金
辽宁省公益研究基金计划项目(20170003)
地理国情监测国家测绘地理信息局重点实验室基金(2018NGCM01)。
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文摘
针对神经网络训练过程存在分辨率不断降低和梯度消失的共性问题,提出一种基于多尺度卷积神经网络的遥感影像道路提取方法。首先,针对网络前向传播过程分辨率逐渐降低的问题,采用子影像训练网络模型,增强网络对细节信息的获取,然后应用多尺度卷积学习获取不同维度的分层特征,解决由分辨率下降导致的信息缺失问题;其次针对网络在反向传播阶段中出现的梯度消失问题,融入残差连接限制梯度过度更新,改善网络的深度受限问题;最后,针对网络深度和宽度的挖掘导致的网络训练效率问题,使用全局均值池化优化全连接层中大量的冗余数据。大量遥感影像实验结果表明,相对于U-Net网络和经典卷积网络,该方法在Accuracy和F 1值上均具有较大优势。
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关键词
神经网络
残差连接
多尺度学习
道路提取
全局均值池化
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Keywords
neural network
residual connection
multi-scale learning
road extraction
global average pooling
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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