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一种双路网络语义分割模型
文献摘要：
深度卷积神经网络对高分辨率遥感影像进行语义分割时,对图像的下采样会造成物体边缘模糊,使分割结果在边缘附近划分不清晰,误分类较多.通过在网络中增加边缘信息可以提升模型对遥感图像的分割能力.因此,提出了一个用于语义分割的双路网络模型,增加一路边缘网络学习目标的边缘特征,并利用边缘特征对分割特征进行细化.同时,作为一个多任务学习模型,分割网络和边缘网络可以同时进行训练.本文在ISPRS Potsdam和ISPRS Vaihingen数据集上证明了双路网络模型的有效性,对比多种语义分割模型,均取得了领先的效果.
文献关键词：
双路网络;边缘检测;高分辨率遥感图像;语义分割
中图分类号：
作者姓名：
杨运龙;梁路;滕少华
作者机构：
广东工业大学 计算机学院,广东 广州 510006
文献出处：
引用格式：
[1]杨运龙;梁路;滕少华-.一种双路网络语义分割模型)[J].广东工业大学学报,2022(01):63-70
A类：
B类：
双路网络,语义分割,分割模型,深度卷积神经网络,高分辨率遥感影像,下采样,成物,分不清,误分类,加边,边缘信息,路边,边缘网络,网络学习,学习目标,边缘特征,一个多,多任务学习,分割网络,ISPRS,Potsdam,Vaihingen,上证,边缘检测,高分辨率遥感图像
AB值：
0.350377
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