典型文献
基于改进ResUnet的高分辨率遥感影像道路信息提取
文献摘要：
针对残差模型在信息传递过程中容易造成信息损耗与塌陷域、模型参数量大等问题,为提高残差模型的抗遮挡能力、分割完整性与减少模型参数量,提出了一种基于改进深度残差UNet(ResUnet)的高分辨率遥感影像道路信息提取方法.在原有ResU net模型中,首先,用密集块替换原有的残差块,以提高信息传递能力;然后,在密集块之间加入转置层和空间通道压缩与激活模块,对空间和通道进行重新校准,强调重要特征抑制无用特征;最后,利用空洞空间卷积池化金字塔模块作为桥接部分,连接编码器与解码器,扩大感受野,提取多尺度特征.在马萨诸塞州道路数据集上进行实验.结果表明,所提出方法的精确度、召回率、F1分数以及Dice系数分别达到了88.62％、84.19％、86.35％、83.22％,比原有ResU net模型分别提高了0.63％、3.60％、2.10％、1.62％,表明了改进ResU net网络具有良好的性能.
文献关键词：
高分辨率遥感影像;道路信息提取;改进ResUnet;深度学习;DenseNet
中图分类号：
作者姓名：
胡煦航;程小龙;朱滨;傅静雅
作者机构：
江西理工大学土木与测绘工程学院,江西赣州341000;福建省测绘院,福州350001
文献出处：
引用格式：
[1]胡煦航;程小龙;朱滨;傅静雅-.基于改进ResUnet的高分辨率遥感影像道路信息提取)[J].遥感信息,2022(04):87-93
A类：
B类：
ResUnet,高分辨率遥感影像,道路信息提取,残差模型,信息传递,传递过程,信息损耗,塌陷,模型参数量,抗遮挡,割完,进深,UNet,密集块,残差块,转置,通道压缩,调重,特征抑制,无用,空洞空间卷积池化金字塔,塔模,桥接,编码器,解码器,感受野,多尺度特征,马萨诸塞州,路数,召回率,Dice,DenseNet
AB值：
0.354229
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