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...
【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...
因此,开发一种自动遥感图像分割算法是十分有必要的。 近年来,卷积神经网络在计算机视觉领域大放异彩,但还没有将卷积神经网络大规模应用于遥感图像分割。本文尝试使用U-Net对遥感图像进行语义分割。U-Net网络是一种基于全卷积网络的图像分割网络。在对数据集进行分割、分离通道等预处理之后输入网络进行训练。在此之中,...
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...
图像分割是遥感解译的重要基础环节,高分辨率遥感图像中包含复杂的地物目标信息,传统分割方法应用受到极大限制,以深度卷积神经网络为代表的分割方法在诸多领域取得了突破进展。针对高分辨遥感图像分割问题,提出一种基于U-Net改进的深度卷积神经网络,实现了端到端的像素级语义分割。对原始数据集做了扩充,对每一类地物目标训练...
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...
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 ...
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...
【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...