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改进的遥感图像语义分割研究
文献摘要：
近年来,随着遥感技术的不断发展,遥感图像在城市规划、农业规划及军事训练等领域有着极大的应用前景,对遥感图像的语义分割研究也变得尤为重要.提出一种基于改进Deeplabv3的遥感图像语义分割方法,通过改进单一的上采样层,利用主干网络中得到的残差进行多层上采样,保证图像在分辨率上的语义完整;同时,修改ASPP层中4层膨胀卷积的膨胀率,使得网络对小物体分割有更好的效果.实验结果表明:改进的Deeplabv3语义分割算法在自制的数据集上mIou和像素准确率达到了94.92％和98.01％,较原算法分别提高了3.77个百分点和2.40个百分点,不仅拥有更高的准确性,而且对各类地形的分割有更好的鲁棒性;同时,提出的分割方法也优于U-net、SegNet、HR-Net和DANet等当前主流分割方法.
文献关键词：
语义分割;遥感;深度学习;上采样;膨胀率
中图分类号：
作者姓名：
熊风光;张鑫;韩燮;况立群;刘欢乐;贾炅昊
作者机构：
中北大学 计算机科学与技术学院,太原 030051;北方自动控制研究所 仿真装备研发部,太原 030051
文献出处：
引用格式：
[1]熊风光;张鑫;韩燮;况立群;刘欢乐;贾炅昊-.改进的遥感图像语义分割研究)[J].计算机工程与应用,2022(08):185-190
A类：
Deeplabv3,DANet
B类：
遥感图像语义分割,遥感技术,城市规划,农业规划,军事训练,分割方法,上采样,采样层,主干网络,ASPP,膨胀卷积,膨胀率,分割算法,mIou,像素,百分点,net,SegNet
AB值：
0.281088
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