典型文献
基于Res2Net的多尺度遥感影像海陆分割方法
文献摘要：
遥感影像海陆分割在海岸线提取、海岛礁识别、近岸目标检测等方面具有重要的应用价值.然而,复杂多样的背景环境和海陆边界易导致出现海陆边界分割不准确的现象.针对上述问题,提出了一种基于Res2Net的多尺度遥感影像海陆分割网络——MSRNet,该网络利用深层卷积神经网络Res2Net提取影像的多尺度特征图,并利用压缩和注意力模块对不同尺度的特征图进行特征增强,以加强海陆弱边界信息;将增强后不同尺度的特征图上采样至原始影像大小,同时利用深度监督策略对不同尺度的预测结果进行损失增强.选取两组包含不同海岸类型的遥感影像数据集进行实验,结果表明,所提网络能够得到更准确的海陆分割结果和更加清晰完整的海陆边界.
文献关键词：
遥感;海陆分割;深度学习;多尺度特征;深度监督策略
中图分类号：
作者姓名：
高慧;阎晓东;张衡;牛艺婷;王家琪
作者机构：
战略支援部队信息工程大学地理空间信息学院,河南郑州450001
文献出处：
引用格式：
[1]高慧;阎晓东;张衡;牛艺婷;王家琪-.基于Res2Net的多尺度遥感影像海陆分割方法)[J].光学学报,2022(18):147-154
A类：
MSRNet,深度监督策略
B类：
Res2Net,海陆分割,分割方法,海岸线提取,海岛礁,近岸,目标检测,背景环境,界分,分割网络,深层卷积神经网络,多尺度特征图,注意力模块,不同尺度,特征增强,上采样,遥感影像数据
AB值：
0.225219
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