水土保持研究2023，Vol.30Issue(5)：21-30,10.DOI:10.13869/j.cnki.rswc.2023.05.015
基于深度学习的黄丘区正负地形分割
Positive and Negative Terrain Segmentation in the Loess Hilly and Gully Region Based on Deep Learning
摘要
关键词
正负地形分割/深度学习/Unet/残差模块/卷积注意力Key words
positive and negative terrain segmentation/deep learning/Unet/residual block(RB)/convolu-tional block attention module(CBAM)分类
天文与地球科学引用本文复制引用
赵子林,韩磊,陈芮,赵永华,李亚北,康宏亮..基于深度学习的黄丘区正负地形分割[J].水土保持研究,2023,30(5):21-30,10.基金项目
国家自然科学基金项目(41871190) （41871190）
陕西省重点研发计划(2021SF-440) （2021SF-440）
黄土与第四纪地质国家重点实验室开放基金(SKLLQG2002) （SKLLQG2002）
长安大学中央高校基本科研业务费专项资金(300102353201) （300102353201）
