典型文献
引入残差和注意力机制的U-Net模型在水土保持遥感监管人为扰动地块影像自动分割中的研究
文献摘要：
水土保持遥感监管项目中人们尝试引入神经网络模型算法实现人为扰动地块自动提取,但在实际应用中发现当地物类别复杂及地块影像纹理混淆情况下,应用经典的神经网络模型存在随着模型加深,信息容易丢失,对上下文信息利用不充分,模型对地块边界处理不够理想等.本文利用残差思想融合注意力机制改进U-Net,拟通过残差模块缓解模型退化,并通过注意力模块使模型对上下文信息利用更加充分,以改善遥感影像中人为扰动地块的分割效果.通过对比训练试验,本文方法对遥感影像中人为扰动地块的分割效果较好.
文献关键词：
遥感影像;人为扰动地块;语义分割;注意力;残差
中图分类号：
作者姓名：
伏晏民;曾涛
作者机构：
成都理工大学 地球科学学院,四川 成都 610059
文献出处：
引用格式：
[1]伏晏民;曾涛-.引入残差和注意力机制的U-Net模型在水土保持遥感监管人为扰动地块影像自动分割中的研究)[J].测绘,2022(01):16-21
A类：
人为扰动地块
B类：
注意力机制,Net,水土保持,遥感监管,管人,影像自动分割,入神,模型算法,算法实现,自动提取,地物,上下文信息,信息利用,地块边界,思想融合,机制改进,残差模块,解模,模型退化,注意力模块,遥感影像,分割效果,语义分割
AB值：
0.270636
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