项目背景 遥感图像语义分割与分类在城市规划、灾害监测、环境保护等领域具有重要应用。TransU-Net是一种结合了Transformer和U-Net架构的模型,能够有效捕捉长距离依赖关系和局部细节,适用于高分辨率遥感图像的语义分割任务。本项目旨在利用TransU-Net模型对不同城市的遥感建筑物数据集进行精准提取 项目结构 深色版本 remote_...
【Keras】基于SegNet和U-Net的遥感图像语义分割 上两个月参加了个比赛,做的是对遥感高清图像做语义分割,美其名曰“天空之眼”。这两周数据挖掘课期末project我们组选的课题也是遥感图像的语义分割,所以刚好又把前段时间做的成果重新整理和加强了一下,故写了这篇文章,记录一下用深度学习做遥感图像语义分割的完整流程...
Net基础上使用一个自下而上,自上而下的结构,并引入密集跳跃连接得到融合不同层次的多尺度特征.使用非对称卷积块强化水平和垂直方向的平方卷积核,并采用残差单元加深网络深度.利用FReLU激活函数提升网络解析能力,从而提高遥感图像语义分割精度.在ISPRS的Vaihingen数据集实验结果表明,AFU-Net结构的性能要优于FCN,U-Net等...
基于改进U-Net的遥感影像语义分割研究 下载积分: 1500 内容提示: 摘要 遥感图像语义分割是解译遥感图像信息的重要基础环节。而在 分割 和分割过程中对类别数的 确定 是重点问题并且对图像的 进一 步处理起着至关重 要的 作用。 本文重点分析通 过深 度学习理论 中的U-Ne t网络模 型来 对高分辨率遥感图 像...
目标:使用U-Net和TransU-Net等模型,对不同城市的遥感图像进行建筑物的精准提取。 数据集:假设使用类似于马萨诸塞建筑物实例分割数据集的数据集,但包含多个城市的不同建筑物类型。 框架:PyTorch 模型:U-Net、TransU-Net 输出:代码实现及实验报告 项目结构 深色版本 Semantic_Segmentation_Project/ ├── data/ ...
U-Net集成学习图像分割是遥感解译的重要基础环节,高分辨率遥感图像中包含复杂的地物目标信息,传统分割方法应用受到极大限制,以深度卷积神经网络为代表的分割方法在诸多领域取得了突破进展.针对高分辨遥感图像分割问题,提出一种基于U-Net改进的深度卷积神经网络,实现了端到端的像素级语义分割.对原始数据集做了扩充,对每...
一种基于U-Net网络的遥感图像语义分割系统是由赣州海芯微电子有限公司著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR0473388,属于分类,想要查询更多关于一种基于U-Net网络的遥感图像语义分割系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
本发明公开了一种基于U‑NET的深度学习遥感图像语义分割方法及系统,该方法包括:对初始遥感数据进行校正重建,并分类预处理构造遥感样本库,基于分割网络模型做预测分类得到基础训练数据集,并增强处理后为目标训练数据集;以训练完成的分割网络模型处理遥感图像,得到目标分割结果。本发明采用大气校正与辐射校正消除辐射量误差...
图像分割是遥感解译的重要基础环节,高分辨率遥感图像中包含复杂的地物目标信息,传统分割方法应用受到极大限制,以深度卷积神经网络为代表的分割方法在诸多领域取得了突破进展。针对高分辨遥感图像分割问题,提出一种基于U-Net改进的深度卷积神经网络,实现了端到端的像素级语义分割。对原始数据集做了扩充,对每一类地物目标训练...
一种用于遥感影像地表覆盖的语义分割算法 (3)经典语义分割模型U-Net最早应用于医学影像二分类问题,为解决遥感影像的多分类问题,提出一种基于U-Net的改进模型:增加网络深度,利用残差网络防止模型出现过拟合;... 杨超 - 昆明理工大学 被引量: 0发表: 2022年 基于改进U-Net++的水稻病害图像分割研究 针对当前作物病害...