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基于改进D-LinkNet模型的高分遥感影像道路提取研究
被引量:
15
1
作者
张立恒
王浩
+2 位作者
薛博维
何立明
吕悦
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期288-296,共9页
针对高分影像中的道路信息易受植被阴影、高楼建筑物、河流等非道路信息干扰的问题,提出一种高分遥感影像道路提取模型。在中心区域引入channel-spatial双注意力机制捕获道路信息的全局特征依赖,并基于原始模型DICE+BCE损失函数,构建新...
针对高分影像中的道路信息易受植被阴影、高楼建筑物、河流等非道路信息干扰的问题,提出一种高分遥感影像道路提取模型。在中心区域引入channel-spatial双注意力机制捕获道路信息的全局特征依赖,并基于原始模型DICE+BCE损失函数,构建新型的超参数权重损失来优化网络模型中参数迭代的误差,改善道路分割的精度。按照1∶1、2∶1、3∶1、4∶1、5∶1这5种比值设定超参数权重比,通过调节超参数权值比获取模型最佳的道路分割性能。实验结果表明,与FCN-8s、U-Net等模型相比,改进D-LinkNet模型道路分割效果明显提升,能有效地规避因非道路因素对道路提取干扰而导致的“虚检”“漏检”“误检”的现象。
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关键词
高分遥感影像
双注意力机制
全局特征依赖
超参数权重损失
道路分割
下载PDF
职称材料
题名
基于改进D-LinkNet模型的高分遥感影像道路提取研究
被引量:
15
1
作者
张立恒
王浩
薛博维
何立明
吕悦
机构
长安大学信息工程学院
西安中科星图空间数据技术有限公司
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期288-296,共9页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金(300102249302)。
文摘
针对高分影像中的道路信息易受植被阴影、高楼建筑物、河流等非道路信息干扰的问题,提出一种高分遥感影像道路提取模型。在中心区域引入channel-spatial双注意力机制捕获道路信息的全局特征依赖,并基于原始模型DICE+BCE损失函数,构建新型的超参数权重损失来优化网络模型中参数迭代的误差,改善道路分割的精度。按照1∶1、2∶1、3∶1、4∶1、5∶1这5种比值设定超参数权重比,通过调节超参数权值比获取模型最佳的道路分割性能。实验结果表明,与FCN-8s、U-Net等模型相比,改进D-LinkNet模型道路分割效果明显提升,能有效地规避因非道路因素对道路提取干扰而导致的“虚检”“漏检”“误检”的现象。
关键词
高分遥感影像
双注意力机制
全局特征依赖
超参数权重损失
道路分割
Keywords
high-resolution remote sensing image
biattention mechanism
global characteristic dependence
hyperparameter weight loss
road segmentation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进D-LinkNet模型的高分遥感影像道路提取研究
张立恒
王浩
薛博维
何立明
吕悦
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021
15
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参考文献
引证文献
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