本人的任务是转写torch框架的DLinknet模型,并达到与原项目对标的精度 我改写的代码在MindSpore-DeepGlobe-Road-Extraction-Challenge-master 其中loss.py dinknet.py 是主要的转写文件,与原项目中同名文件对应, train.py 与 callback.py文件为训练文件与自定义的CallBack类文件 另外,原项目设计了dinknet34、dinknet50...
结果表明，Ｄｅｅｐｌａｂ模型比Ｄ－ＬｉｎｋＮｅｔ模型的分类结果整体性更强，分类准确率达８８％。同时，Ｄｅｅｐｌａｂ模型的边界信息损失相对较少，分类图斑的破碎程度相对更低，分类精度更高，更能满足土地利用信息自动提取的需求。 关键词：深度学习；Ｄ－ＬｉｎｋＮｅｔ；Ｄｅｅｐｌａｂ；土地利用；耕地；...
模型复杂的问题, 基于LinkNet模型提出一种结合RFB模块和通道注意力机制的RFA-LinkNet高分辨率光学遥感影像水体提取模型. 首先, 将RFB模块用于获取高阶水体语义信息与多尺度特征; 其次, 利用通道注意力机制, 对特征编码和解码的特征进行加权融合, 抑制背...
一种基于P-LinkNet网络的露天矿道路模型构建方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于P-LinkNet网络的露天矿道路模型构建方法说明:一种基于P‑LinkNet网络的露天矿道路模型构建方法,通过采集不同种类条件下露天矿山的航拍图...专利查询请上爱企查
一种基于P‑LinkNet网络的露天矿道路模型构建方法,通过采集不同种类条件下露天矿山的航拍图像,找出其中矿山道路的特点,根据具体矿山情况更新已有训练集,运用基于P‑LinkNet网络的矿山道路模型构建方法网络进行路径提取,在编码和解码之间加入了空洞卷积以增加图像中心特征的感受野,采用调整训练集构成的循环结构对图像的识别...