典型文献
优化Mask-RCNN的高分遥感影像建筑物提取
文献摘要：
针对从背景复杂、目标密集的高分遥感影像上提取建筑物精度较低的问题,提出了一种基于优化Mask-RCNN的高分遥感影像建筑物提取算法.优化算法以ResNet-50为特征提取主干网络,通过添加更多的横向连接以及自下而上、自上而下路径的方式优化FPN,提高算法的特征提取能力,并利用Soft-NMS优化原始NMS算法改善提取结果.利用自制的重庆市渝北区高分遥感影像建筑物数据集,采用交叉验证方法验证其在不同训练集与测试集上的稳定性,同时比较优化前后算法的提取性能.实验结果表明,优化算法平均精确率为88.4％,对比原始算法提高了4.9个百分点,对实现遥感影像建筑物高精度自动提取具有一定的参考意义.
文献关键词：
深度学习;Mask-RCNN;建筑物提取;优化FPN;优化NMS
中图分类号：
作者姓名：
林娜;黄韬;孙鹏林;王玉莹
作者机构：
重庆交通大学智慧城市学院,重庆400074
文献出处：
引用格式：
[1]林娜;黄韬;孙鹏林;王玉莹-.优化Mask-RCNN的高分遥感影像建筑物提取)[J].遥感信息,2022(03):1-6
A类：
B类：
Mask,RCNN,高分遥感影像,建筑物提取,ResNet,主干网络,横向连接,自下而上,方式优化,FPN,特征提取能力,Soft,NMS,重庆市渝北区,交叉验证,验证方法,方法验证,训练集,测试集,精确率,百分点,自动提取
AB值：
0.295931
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