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一种景观照片注意力土地利用语义获取方法
1
作者
徐世武
李亭谕
+1 位作者
白晓飞
吴瀚
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2021年第12期210-218,共9页
针对国土调查实地举证中,照片数量巨大、内容丰富、语义复杂,依靠人工按照土地利用分类标准解译费时费力且主观性过强的问题,该文提出一种基于注意力的照片土地利用场景语义深度学习解析方法,自动提取照片注意力区(主场景)的土地利用语...
针对国土调查实地举证中,照片数量巨大、内容丰富、语义复杂,依靠人工按照土地利用分类标准解译费时费力且主观性过强的问题,该文提出一种基于注意力的照片土地利用场景语义深度学习解析方法,自动提取照片注意力区(主场景)的土地利用语义和分布信息。实验表明,该方法能够实现自然场景照片土地利用语义包的快速提取,成功应用于江夏区国土调查工作,为全国国土调查智能化提供了技术支撑。
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关键词
显著
式注意力
显著性语义解析
深度估计网络
语义
分割
深度学习
原文传递
题名
一种景观照片注意力土地利用语义获取方法
1
作者
徐世武
李亭谕
白晓飞
吴瀚
机构
中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院
中国国土勘测规划院
苏州市测绘院有限责任公司
出处
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2021年第12期210-218,共9页
文摘
针对国土调查实地举证中,照片数量巨大、内容丰富、语义复杂,依靠人工按照土地利用分类标准解译费时费力且主观性过强的问题,该文提出一种基于注意力的照片土地利用场景语义深度学习解析方法,自动提取照片注意力区(主场景)的土地利用语义和分布信息。实验表明,该方法能够实现自然场景照片土地利用语义包的快速提取,成功应用于江夏区国土调查工作,为全国国土调查智能化提供了技术支撑。
关键词
显著
式注意力
显著性语义解析
深度估计网络
语义
分割
深度学习
Keywords
salient attention
salient semantic parsing
depth estimation network
semantic segmentation
deep learning
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种景观照片注意力土地利用语义获取方法
徐世武
李亭谕
白晓飞
吴瀚
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2021
0
原文传递
已选择
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