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多尺度特征融合空洞卷积ResNet遥感图像建筑物分割
被引量：
50
1
作者
徐胜军
欧阳朴衍
+2 位作者
郭学源
Taha Muthar Khan
段中兴
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期1588-1599,共12页
针对传统建筑物提取方法难以有效描述遥感图像细节特征,导致复杂场景下道路、树木及建筑物之间分割边界不清晰等问题,提出了一种基于多尺度特征融合空洞卷积ResNet(Multiscale-feature Fusion Dilated Convolution ResNet,MFDC-ResNet)...
针对传统建筑物提取方法难以有效描述遥感图像细节特征,导致复杂场景下道路、树木及建筑物之间分割边界不清晰等问题,提出了一种基于多尺度特征融合空洞卷积ResNet(Multiscale-feature Fusion Dilated Convolution ResNet,MFDC-ResNet)模型。首先,为了获取遥感图像建筑物更大范围的特征信息,在深度残差网络中引入空洞卷积增大特征提取的感受野,以捕捉更丰富的多尺度细节特征;其次,为了增强空洞卷积中心点对图像局部区域特征的表达能力,利用3×3卷积核提取遥感图像的中心点区域特征,引入更多的中心点空间先验信息;最后,利用空间金字塔池化模型对不同尺度空洞卷积特征进行融合,获取不同尺度的遥感图像建筑物的上下文信息。在WHU遥感图像数据集上的实验表明,平均交并比mIoU达到0.820,召回率Recall达到0.882。提出算法不仅提高了分割精度,而且有效克服了道路、树木等因素的干扰,得到了较清晰的建筑物边界。
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关键词
遥感图像
建筑物分割
残差网络
空洞卷积
多尺度特征融合
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职称材料
题名
多尺度特征融合空洞卷积ResNet遥感图像建筑物分割
被引量：
50
1
作者
徐胜军
欧阳朴衍
郭学源
Taha Muthar Khan
段中兴
机构
西安
建筑
科技
大学
信息与控制工程学院
清华大学建筑设计院有限公司
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期1588-1599,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.51678470,No.61803293)
陕西省教育厅专项科研项目资助(No.18JK0477,No.2017JM6106)
+1 种基金
陕西省自然科学基础研究计划资助项目(No.2020JM-472,No.2020JM-473,No.2019JQ-760)
西安建筑科技大学基础研究基金资助项目(No.JC1703,No.JC1706)。
文摘
针对传统建筑物提取方法难以有效描述遥感图像细节特征,导致复杂场景下道路、树木及建筑物之间分割边界不清晰等问题,提出了一种基于多尺度特征融合空洞卷积ResNet(Multiscale-feature Fusion Dilated Convolution ResNet,MFDC-ResNet)模型。首先,为了获取遥感图像建筑物更大范围的特征信息,在深度残差网络中引入空洞卷积增大特征提取的感受野,以捕捉更丰富的多尺度细节特征;其次,为了增强空洞卷积中心点对图像局部区域特征的表达能力,利用3×3卷积核提取遥感图像的中心点区域特征,引入更多的中心点空间先验信息;最后,利用空间金字塔池化模型对不同尺度空洞卷积特征进行融合,获取不同尺度的遥感图像建筑物的上下文信息。在WHU遥感图像数据集上的实验表明,平均交并比mIoU达到0.820,召回率Recall达到0.882。提出算法不仅提高了分割精度,而且有效克服了道路、树木等因素的干扰,得到了较清晰的建筑物边界。
关键词
遥感图像
建筑物分割
残差网络
空洞卷积
多尺度特征融合
Keywords
remote sensing image
building segmentation
resnet
dilated convolution
multi-scale feature fusion
分类号
P236 [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
多尺度特征融合空洞卷积ResNet遥感图像建筑物分割
徐胜军
欧阳朴衍
郭学源
Taha Muthar Khan
段中兴
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
50
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