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改进SegNet+CRF高分辨率遥感影像建筑物提取方法
被引量:
1
1
作者
赵昊罡
崔红霞
+2 位作者
张芳菲
顾海燕
穆潇莹
《计算机测量与控制》
2023年第7期177-183,共7页
将传统的语义分割SegNet网络用于高分辨率遥感影像的建筑物提取时,分割的建筑物存在边界模糊、精度较低、错检漏检等问题;为了解决上述问题,提出一种改进SegNet网络+CRF语义分割方法;编码阶段的最低分辨率层引入空洞金字塔池化模型(ASPP...
将传统的语义分割SegNet网络用于高分辨率遥感影像的建筑物提取时,分割的建筑物存在边界模糊、精度较低、错检漏检等问题;为了解决上述问题,提出一种改进SegNet网络+CRF语义分割方法;编码阶段的最低分辨率层引入空洞金字塔池化模型(ASPP,atrous spatial pyramid pooling),通过并行的空洞卷积操作扩大特征提取的感受野;解码阶段构建特征金字塔(FPN,feature pyramid networks)实现特征多尺度融合,弥补上采样过程中丢失的特征信息;最后,预测图像送入全连接条件随机场模型(CRF,fully connected/dense CRF)进行后处理,优化提取的建筑物边缘;实验表明,相较于原SegNet网络,改进方法的建筑物提取像素精度、召回率、平均交并比分别提高了0.48%、1.29%、2.36%。
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关键词
语义分割
空洞金字塔池化模型
特征
金字塔
全连接条件随机场
迁移学习
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职称材料
题名
改进SegNet+CRF高分辨率遥感影像建筑物提取方法
被引量:
1
1
作者
赵昊罡
崔红霞
张芳菲
顾海燕
穆潇莹
机构
渤海大学信息科学技术学院
中电太极(集团)有限公司
中国测绘科学研究院
出处
《计算机测量与控制》
2023年第7期177-183,共7页
基金
自然资源部测绘科学与地球空间信息技术重点实验室项目(2020-2-4)
辽宁省教育厅重点攻关项目(LZ2020004)。
文摘
将传统的语义分割SegNet网络用于高分辨率遥感影像的建筑物提取时,分割的建筑物存在边界模糊、精度较低、错检漏检等问题;为了解决上述问题,提出一种改进SegNet网络+CRF语义分割方法;编码阶段的最低分辨率层引入空洞金字塔池化模型(ASPP,atrous spatial pyramid pooling),通过并行的空洞卷积操作扩大特征提取的感受野;解码阶段构建特征金字塔(FPN,feature pyramid networks)实现特征多尺度融合,弥补上采样过程中丢失的特征信息;最后,预测图像送入全连接条件随机场模型(CRF,fully connected/dense CRF)进行后处理,优化提取的建筑物边缘;实验表明,相较于原SegNet网络,改进方法的建筑物提取像素精度、召回率、平均交并比分别提高了0.48%、1.29%、2.36%。
关键词
语义分割
空洞金字塔池化模型
特征
金字塔
全连接条件随机场
迁移学习
Keywords
semantic segmentation
atrous spatial pyramid pooling
feature pyramid networks
fully connected conditional random field
transfer learning
分类号
TP311.5 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进SegNet+CRF高分辨率遥感影像建筑物提取方法
赵昊罡
崔红霞
张芳菲
顾海燕
穆潇莹
《计算机测量与控制》
2023
1
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职称材料
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