1. UNet 结构特点：UNet是一种经典的编码-解码结构，由一个下采样路径（编码器）和一个上采样路径（解码器）组成。它通过跳跃连接将低级特征与高级特征结合，从而在保留空间信息的同时提取深层特征。优点：特别适合处理医学影像和遥感图像，能够较好地保持边界细节。应用场景：广泛应用于医学影像分割、遥感图像分割等需要精确边缘定位
DeepLabV3+网络比unet更加复杂，提取的信息更多。但是因此需要更高端的设备和更长的时间，各有利弊看自己...
一种改进deeplabv3+网络的高分辨率遥感影像道路提取方法 一种改进deeplabv3+网络的高分辨率遥感影像道路提取方法 针对高分辨率遥感影像道路提取任务，传统Deeplabv3+网络存在边缘模糊与细小道路漏检的问题。本研究从特征融合机制与损失函数设计两方面进行改进，提出融合跨层注意力机制与动态加权损失函数的优化方案。该方法在...
图3c、4c和5c分别为3个实施例中fcn网络模型的裂缝语义分割结果,图3d、4d和5d分别为3个实施例中unet网络模型的裂缝语义分割结果,图3e、4e和5e分别为3个实施例中denseaspp网络模型的裂缝语义分割结果,图3f、4f和5f分别为3个实施例中pspnet网络模型的裂缝语义分割结果,图3g、4g和5g分别为3个实施例中fast...
摘 要：采用 Deeplab v3+语义分割网络模型开展了高精度地物分类研究，并与 FCN、UNet、SegNet 等网络模型对比分析，结 果表明 Deeplab v3+提取的耕地、植被、建筑用地、道路、水系等地物图斑，其分类总体精度与 Kappa 系数在各项指标上均优于 FCN、UNet、SegNet。此外，Deeplab v3+在路网道路、建筑物等线性特征显著...
1、DeeplabV3+语义分割模型,提供训练代码,整理了一些常见的主干网络和注意力机制,可随意添加。 2、提供裂缝分割数据集。 3、提供80多种即插即用的模块,可自行添加。 4、常见的指标IOU、dice、P、R、A。可绘制不同模型的对比曲线。 5、可提供其他语义分割代码(PSPnet、SegFormer、HRnet、Unet等) ...
1、DeeplabV3+语义分割模型,提供训练代码,整理了一些常见的主干网络和注意力机制,可随意添加。 2、提供裂缝分割数据集。 3、提供80多种即插即用的模块,可自行添加。 4、常见的指标IOU、dice、P、R、A。可绘制不同模型的对比曲线。 5、可提供其他语义分割代码(PSPnet、SegFormer、HRnet、Unet等) ...
从整体视觉上看,相比于Deeplab v3+的优异表现,UNet、SegNet、FCN8s的分割结果不够理想,这是由于它们多次使用池化操作,损失了影像中的高频成分,丢失了位置信息,造成地物分类精度较差,且分割边界较粗糙。 图6 地物分类结果对比 图7 和表3 揭示了各模型对不同地物类型的识别能力。Deeplab v3+、UNet、SegNet都对水系...
自此之后,多位学者针对道路的提取进行了研究,如刘笑等[13]提出的基于全卷积神经网络的方法;Cheng等[14]提出一种级联的端到端的卷积神经网络;Xin等[15]结合密集连接方式和U-Net,提出一种DenseUNet模型;Panboonyuen等[16]提出一种结合ELU(exponential linear unit)激活单元的SegNet网络模型。上述方法一般可以提取出较...