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...
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_sensing_b...
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以及一些好的思路和技巧。 数据集 首先介绍一下...
相比于自然图像分割,遥感图像语义分割更具挑战性,造成分割困难的原因有:①多尺度目标,同一类别的物体在不同影像中尺度差异巨大;②背景复杂,与当前任务无关的土地覆盖类别过多;③不同类别目标在外观上相似,如植被稀少的林地与裸地、建筑屋...
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!
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...
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 ...
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...
神经网络在遥感图像语义分割领域中的应用.主要研究内容包括:(1)针对遥感图像中部分地物类别具有尺寸较小,图像纹理细节难以学习和图像分割精细程度不佳等问题,本论文借鉴FPN网络思想,提出了一种基于多尺度特征融合的U-Net模型,有效融合编码器端提取的多尺度语义信息.针对较大尺寸与不规则物体的分割精度不高与分割不连续...
基于U-Net 网络的遥感图像语义分割 一、研究目的 U-Net 是一种由全卷积神经网络启发的对称结构网络,在医疗影像分割领域取得了很好的效果。 此次研究尝试使用 U-Net 网络在对多光谱遥感影像数据集上进行训练,尝试使用卷积神经网络自动分割出建筑,希望能够得到一种自动分割遥感影像的简便方法。 二、研究方法 首先提出了...