基于多尺度残差网络的卫星图像道路提取OA北大核心CSTPCD
ROAD EXTRACTION FROM SATELLITE IMAGERY BASED ON MULTI-SCALE RESIDUAL NETWORK
针对遥感卫星影像中细小道路信息提取困难的问题,提出一种新的基于多尺度特征提取的残差分割算法.该方法使用ResNet34中作为网络的编码器,保证了网络深度和神经网络的健壮性;使用ASPP多尺度的特征提取结构,实现对语义特征进一步提取,提升了网络对小目标的捕捉能力;采用Unet的解码器,保证语义分割任务在输入和输出分辨率上的完整性.该方法在CVPR DeepGlobe 2018道路提取挑战赛的数据集上进行验证,平均交并比、dice相似系数、召回率分别…查看全部>>
Due to the complexity of road structure in remote sensing satellite images,it is difficult to extract small road information.To solve this problem,a residual segmentation network based on multi-scale feature extraction is proposed.The method used Resnet34 as the encoder of the network to ensure the depth of the network and the robustness of the neural network.The multi-scale feature extraction structure of ASPP was used to further extract semantic features,w…查看全部>>
肖昌城;吴锡
成都信息工程大学计算机学院 四川成都 610225成都信息工程大学计算机学院 四川成都 610225
计算机与自动化
遥感影像道路提取语义分割多尺度ResNet
Remote sensing imageRoad extractionSemantic segmentationMulti-scaleResNet
《计算机应用与软件》 2024 (8)
247-253,325,8
国家自然科学基金项目(42075142)国家重点研发计划课题(2017YFC1502203)四川省科技计划项目(2019YFG0496,2020YFG0143,2020JDTD0020).
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