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基于改进DeeplabV3+的遥感图像道路分割模型
1
作者
张银胜
单梦姣
+3 位作者
钟思远
陈戈
童俊毅
单慧琳
《国外电子测量技术》
2024年第1期189-198,共10页
针对遥感图像道路分割边界模糊和遮挡难以区分的问题,提出了基于改进DeeplabV3+的遥感图像道路分割模型。该模型在主干网络中引入MobileNetV3和高效通道注意力机制(ECA),减少了参数量并关注连续的道路特征信息。在解码过程中采用多级上...
针对遥感图像道路分割边界模糊和遮挡难以区分的问题,提出了基于改进DeeplabV3+的遥感图像道路分割模型。该模型在主干网络中引入MobileNetV3和高效通道注意力机制(ECA),减少了参数量并关注连续的道路特征信息。在解码过程中采用多级上采样,增强了编码器和解码器之间的紧密连接,全面保留了细节信息。同时,在ASPP模块中采用深度可分离膨胀卷积DS-ASPP,显著减少了参数量。实验结果表明,该模型在Massachusetts Roads数据集上的交并比达到了83.71%,准确率达到了93.71%,分割精度最优,模型参数量为55.57×10^(6),能够有效地避免边界模糊和遮挡导致的错漏检问题,在遥感道路分割中提高了精度和速度。
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关键词
遥感图像
道路分割
DeeplabV3+模型
MobileNetV3模型
多级上采样
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职称材料
题名
基于改进DeeplabV3+的遥感图像道路分割模型
1
作者
张银胜
单梦姣
钟思远
陈戈
童俊毅
单慧琳
机构
南京信息工程大学电子与信息工程学院
无锡学院电子信息工程学院
出处
《国外电子测量技术》
2024年第1期189-198,共10页
基金
国家自然科学基金(62071240)
江苏省产教融合型一流课程(2022-133)
无锡学院2023年教改研究课题(XYJG2023010,XYJG2023011)项目资助。
文摘
针对遥感图像道路分割边界模糊和遮挡难以区分的问题,提出了基于改进DeeplabV3+的遥感图像道路分割模型。该模型在主干网络中引入MobileNetV3和高效通道注意力机制(ECA),减少了参数量并关注连续的道路特征信息。在解码过程中采用多级上采样,增强了编码器和解码器之间的紧密连接,全面保留了细节信息。同时,在ASPP模块中采用深度可分离膨胀卷积DS-ASPP,显著减少了参数量。实验结果表明,该模型在Massachusetts Roads数据集上的交并比达到了83.71%,准确率达到了93.71%,分割精度最优,模型参数量为55.57×10^(6),能够有效地避免边界模糊和遮挡导致的错漏检问题,在遥感道路分割中提高了精度和速度。
关键词
遥感图像
道路分割
DeeplabV3+模型
MobileNetV3模型
多级上采样
Keywords
remote sensing images
road segmentation
DeeplabV3+model
mobileNetV3 model
multi-level upsampling
分类号
TN2 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进DeeplabV3+的遥感图像道路分割模型
张银胜
单梦姣
钟思远
陈戈
童俊毅
单慧琳
《国外电子测量技术》
2024
0
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