针对U-Net 模型进行遥感图像中建筑物变化检测时，在训练中容易出现过拟合的现象，提出用非对称卷积块代替U-Net 网络特征提取部分的标准卷积操作，增强卷积核的鲁棒性和网络的中心骨架，防止过拟合；针对变化检测数据集中图像背景复杂、小目标的变化情况容易被漏检的问题，提出在U-Net 中引入注意力机制，抑制模型对非...
遥感影像net模型检测变化 中图分类号:K903单位代码:10231学号:2018300849基于U-Net模型的遥感影像变化检测学科专业:地图学与地理信息系统研究方向:地理信息系统应用设计与空间数据挖掘作者姓名:***导教师:**河教授哈尔滨师范大学二〇二一年五月中图分类号:K903单位代码:10231学号:2018300849哈尔滨师范大学硕士学位论文基于...
摘要 本发明提供一种基于U‑net改进算法的遥感影像变化检测方法及系统,该方法包括:对遥感影像进行预处理,然后将预处理后的不同时相的遥感影像进行整合得到输入图像;基于改进的U‑net网络,对输入图像进行下采样编码和上采样解码;最后根据分析结果输出影像是否发生变化的二值图像。本发明将语义分割方向的网络结构运用于...
在保证效率的同时尽可能加深网络结构从而提高变化检测精度;本实施例对u-net网络进行改进,u-net网络框架可以结合现阶段多个网络的自身优势,从而搭建出深度合理,同时可以提取深层次特征的网络,u-net网络框架主要分为编码器和解码器部分,在编码器部分进行数据的特征提取,解码器对提取的特征进行分析处理。
融合残差网络与U-Net网络的图像变化检测方法、装置、存储介质及设备专利信息由爱企查专利频道提供,融合残差网络与U-Net网络的图像变化检测方法、装置、存储介质及设备说明:本发明涉及算机视觉的变化检测领域,具体为一种融合残差网络与U‑Net网络的图像变化检测方法,该..
一种融合残差网络与u-net网络的图像变化检测方法,包括 步骤s1:将u-net网络的编码部分改造为残差网络,解码部分保持不变; 步骤s2:将改造后的u-net网络生成孪生网络,分别提取不同时期图像的抽象特征; 步骤s3:利用对比损失函数计算网络输出与基准图像之间的差异,来对改造后的u-net孪生网络进行训练; ...
遥感影像变化检测Python代码 python遥感影像地物分类, 本文介绍基于Python语言,针对一个文件夹下的大量栅格遥感影像文件,基于其各自的文件名,分别创建指定名称的新文件夹,并将对应的栅格遥感影像文件复制到不同的新文件夹下的方法。 首先,我们来看一下