U-Net是一种流行的深度学习模型,主要用于图像分割任务,特别是在生物医学图像处理中广泛应用。然而,由于其高效且可靠的性能,U-Net也适用于遥感图像分割。遥感图像分割旨在从卫星或航空图像中识别和分割地表特征(如建筑物、道路、植被等)。 01 U-Net图像分割的原理与框架 01 U-Net的原理 U-Net是一个基于卷积神经网...
项目背景:介绍遥感图像语义分割的重要性及其应用场景。 数据集描述:详细描述数据集的来源、大小、类别等信息。 方法:介绍所使用的模型(U-Net)、数据增强方法、损失函数等。 实验设置:描述实验环境、硬件配置、超参数设置等。 实验结果:展示训练过程中的损失曲线、验证集上的准确率、IoU等指标。 讨论:分析实验结果,讨...
出于研究u-net,突入遥感图像道路分割这个细小的领域。看了几篇国内的论文,心生感慨。这么小的领域,都在搞u-net,不断往里面加模块,把指标卷到天上去了,而且论文细节处往往语焉不详,无法复现,严重怀疑注水。…
U-net网络主要思路是源于FCN,采用全卷积网络,对图像进行逐像素分类,能在图像分割领域达到不错的效果。 因其网络结构类似于U型,所以以此命名,可以由其架构清晰的看出,其构成是由左端的卷积压缩层,以及右端的转置卷积放大层组成; 左右两端之间还有联系,通过灰色箭头所指,右端在进行转置卷积操作的时候,会拼接左端前几次...
U-net网络主要思路是源于FCN,采用全卷积网络,对图像进行逐像素分类,能在图像分割领域达到不错的效果。 因其网络结构类似于U型,所以以此命名,可以由其架构清晰的看出,其构成是由左端的卷积压缩层,以及右端的转置卷积放大层组成; 左右两端之间还有联系,通过灰色箭头所指,右端在进行转置卷积操作的时候,会拼接左端前几次...
【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...
摘要:利用深度神经网络进行遥感影像语义分割是遥感智能解译的一个重要内容, 在城市规划、灾害评估及农业生产等领域具有十分重要的作用。高分辨率遥感影像具有背景复杂、尺度多样及形状不规则等特点, 使用自然场景语义分割方法处理遥感图像往往存...
遥感图像的空间分辨率高,不同类型对象的尺度差异大,类别不平衡,是精准语义分割任务所面临的主要挑战.为了提高遥感图像语义分割的准确性,本文提出了一种改进U-Net的多尺度特征融合遥感图像语义分割网络(Multi-scale Feature Fusion Network,MFFNet).该网络以U-Net网络为基础,包含动态特征融合模块和门控注意力卷积混合模块...
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!
改进U-net++的遥感图像语义分割方法 遥感图像语义分割在土地资源规划,智慧城市等领域有着广泛的应用.由于高分辨率遥感的图像存在边界分割不清,小尺寸目标分割不清等问题,为此提出了一种基于U-net++的改进... 何佳佳,徐杨,张永丹 - 《计算机工程与应用》 被引量: 0发表: 2023年 ...