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基于优化的ICNet高分遥感影像城市建成区分类

夏国静 黄凯 郑庆雅 夏萍 田波 周婷 牛鑫鑫

安徽农业大学学报2023,Vol.50Issue(2):P.303-309,7.
安徽农业大学学报2023,Vol.50Issue(2):P.303-309,7.DOI:10.13610/j.cnki.1672-352x.20230511.001

基于优化的ICNet高分遥感影像城市建成区分类

夏国静 1黄凯 1郑庆雅 2夏萍 3田波 3周婷 3牛鑫鑫1

作者信息

  • 1. 安徽农业大学工学院,合肥230036
  • 2. 安徽工程大学人工智能学院,芜湖241000
  • 3. 安徽农业大学工学院,合肥230036 安徽省智能农机装备工程实验室,合肥230036
  • 折叠

摘要

关键词

卷积神经网络/ICNet语义分割模型/分类/高分遥感影像/城市建成区

分类

建筑与水利

引用本文复制引用

夏国静,黄凯,郑庆雅,夏萍,田波,周婷,牛鑫鑫..基于优化的ICNet高分遥感影像城市建成区分类[J].安徽农业大学学报,2023,50(2):P.303-309,7.

基金项目

国家自然科学基金(11802003) (11802003)

安徽省自然科学基金(2008085ME158) (2008085ME158)

安徽省国际科技合作计划项目(1604b0602029)共同资助。 (1604b0602029)

安徽农业大学学报

OACSCDCSTPCD

1672-352X

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