典型文献
基于优化神经网络的遥感影像语义分割算法
文献摘要：
利用机器学习技术可以自动化地识别地表覆盖物,减轻人力成本和减少人为误差,加快测绘、国防、农业和防灾减灾等各个领域的数字化转型.遥感影像地表覆盖物的分类算法已经得到了一定的发展,但具体到应用场景中,受制于模型效率,自动化水平仍不高.为了保证训练产生的机器学习模型可以稳定、快速地服务于上述的领域,本文针对机器学习模型在训练、测试阶段的优化进行了探索,从而保证模型可更高效稳定地在有限的硬件资源上运行.通过本文介绍的优化方法,模型的训练速度得到了提升,模型占用的空间得到了减小,模型的推理速度得到了提高,并且保证了模型的精度几乎不受影响.
文献关键词：
神经网络压缩;神经网络优化;深度神经网络;图像语义分割;遥感影像
中图分类号：
作者姓名：
王晓锋;张猷;夏严峰;王森;王辉
作者机构：
国网上海市电力公司工程建设咨询分公司,上海200120;同济大学电子与信息工程学院,上海201800
文献出处：
引用格式：
[1]王晓锋;张猷;夏严峰;王森;王辉-.基于优化神经网络的遥感影像语义分割算法)[J].电脑知识与技术,2022(17):70-72
A类：
B类：
优化神经网络,遥感影像,分割算法,机器学习技术,地表覆盖,覆盖物,人力成本,测绘,防灾减灾,分类算法,受制于,自动化水平,机器学习模型,测试阶段,高效稳定,硬件资源,训练速度,推理速度,神经网络压缩,神经网络优化,深度神经网络,图像语义分割
AB值：
0.382297
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
