典型文献
基于深度神经网络的遥感图像实例分割
文献摘要：
随着航空航天技术的发展,人们从各种高空视角获取了海量遥感数据,机载和星载传感器获取的各类遥感图像广泛用于资源勘探、环境保护、气象分析以及军事探测等领域.然而遥感图像数据量大、目标数量多、图像分辨率高,其人工解译标识往往耗费大量时间使得利用率极其低下,因此本文采用残差网络进行特征提取,结合注意力机制,通过单步实例分割框架,解决遥感图像目标分割中目标尺度大小差异大的问题,在各个尺度和类别的数据上的实例分割实验结果显示,该方法能够有效地提取遥感图像中的特定目标.
文献关键词：
遥感图像;实例分割;深度学习;神经网络;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
张晋阳
作者机构：
四川大学计算机学院,成都 610065
文献出处：
引用格式：
[1]张晋阳-.基于深度神经网络的遥感图像实例分割)[J].现代计算机,2022(09):85-90
A类：
B类：
深度神经网络,遥感图像,图像实例分割,航空航天,航天技术,遥感数据,机载,星载,资源勘探,气象分析,图像数据,数据量,图像分辨率,分辨率高,解译,耗费,得利,残差网络,注意力机制,单步,目标分割,标尺,小差,特定目标
AB值：
0.395343
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
