针对从地物信息复杂的遥感影像中提取道路准确率较低的问题,提出了一种改进双U-Net的路网提取方法.在两个U-Net间添加上下文特征提取模块进行连接;通过使用Log-Cosh方法对IoU损失进行平滑处理,并与二元交叉熵损失加权相加作为模型的损失函数;将数据分为无道路,简单道路,复杂道路,阴影遮挡道路,立体交通道路和含干扰项...
引入注意力机制,建立适用于公路线路信息的改进U-Net网络模型,并以实际案例区域建立公路线路信息提取数据集;同时在相同实验条件下,对比FCN-8s(Long 等,2015;Alam 等,2021)、U-Net、SegNet(Badrinarayanan 等,2017)三种遥感影像语义分割领域...
针对高分辨率遥感影像背景信息复杂,道路提取难度大,自动化程度低等问题,论文提出了一种改进的U-Net的道路提取方法.首先,编码器使用VGG16网络结构替代原始U-Net编码器结构;然后,在每个编码器和解码器块后加入特征压缩激活模块(SENet)增强网络特征学习能力;最后,使用Dice损失函数和二分类交叉熵损失函数复合的损失函数进行...
于遥感影像效果并不理想.对此,许多学者尝试改进深度学习算法以适应遥感影像的耕地提取.文章在U-Net网络的基础上,融入残差模块和纹理特征提取模块,增强模型对小目标物体和模糊样本的特征提取能力,并在自行制作的高分二号遥感影像上进行实验.实验表明,改进后的U-Net模型与原始的U-Net相比,在遥感影像的耕地提取中有更好...
模型对遥感图像道路特征提取能力不足、分割结果不清晰等问题,文章提出了一种改进的 U-Net算法:首先在编码器中引入级联的空洞空间金字塔模块充分利用图像全局上下文信息从而改善分割结果模糊的问题;再通过在通道中嵌入坐标注意力机制模块加强对道路特征信息的提取, 最后在解码器部分引入空间注意力机制旨在提高道路分割边缘的...
net模型的遥感建筑物影像提取方法,采用u-net作为骨干网络,在跳跃连接阶段增加协调注意力门控模块,在桥接阶段添加高效连续空间金字塔模块,并使用双向联级监督结构,解决遥感影像建筑物提取中建筑物主体难定位、多尺度主体难以充分提取、建筑物形状以及空间上下文信息未能有效利用等问题,提高建筑物提取的准确率,节约人力物力。
模型对遥感图像道路特征提取能力不足、分割结果不清晰等问题,文章提出了一种改进的 U-Net算法:首先在编码器中引入级联的空洞空间金字塔模块充分利用图像全局上下文信息从而改善分割结果模糊的问题;再通过在通道中嵌入坐标注意力机制模块加强对道路特征信息的提取, 最后在解码器部分引入空间注意力机制旨在提高道路分割边缘的...