基于改进的U-Net的遥感图像语义分割OA北大核心CSTPCD
SEMANTIC SEGMENTATION OF REMOTE SENSING IMAGE BASED ON IMPROVED U-NET
遥感图像语义分割是根据土地覆盖类型对图像中每个像素进行分类,是遥感图像处理领域的一个重要研究方向,由于在研究的过程出现了相似地物导致分割不准确,为了解决这个问题,提出一种基于U-Net和残差网络的遥感图像语义分割网络DeepResU-Net,对传统的U-Net语义分割网络进行改进,以U-Net为骨架网络,采用残差卷积单元替换原始U-Net的编码层和解码层中的卷积层,防止网络梯度消失,网络中还含有丰富的跳跃连接可以促进信息传播.在遥感(ISPRS)…查看全部>>
Semantic segmentation of remote sensing images is to classify each pixel in the image according to the type of land cover.It is an important research direction in the field of remote sensing image processing.The segmentation is inaccurate due to similar features in the research process.In order to solve this problem,DeepResU-Net,a remote sensing image semantic segmentation network based on U-Net and residual network is proposed.It improved the traditional U-…查看全部>>
陈松钰;左强;王志芳
黑龙江大学电子工程学院 黑龙江哈尔滨 150080黑龙江大学电子工程学院 黑龙江哈尔滨 150080黑龙江大学电子工程学院 黑龙江哈尔滨 150080
计算机与自动化
语义分割残差单元U-Net
Semantic segmentationResidual unitU-Net
《计算机应用与软件》 2024 (8)
271-274,344,5
评论