基于層內(nèi)卷積U-Net的遙感影像道路提取
所屬分類：技術論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>8200 K
標簽： 道路提取 語義分割 U-Net
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文檔介紹：遙感影像的道路提取在地理信息系統(tǒng)更新、城市規(guī)劃、導航、災害評估等領域發(fā)揮著重要作用。盡管深度學習方法在道路提取任務上取得了突破性進展，但由于遙感影像中道路存在被遮擋的現(xiàn)象，要完整地提取道路仍是一項具有挑戰(zhàn)性的任務。為了提高道路提取的準確性和連通性，提出了一種基于層內(nèi)卷積UNet的模型。該方法以UNet作為骨干網(wǎng)絡來提取不同尺度的特征。在編碼器部分之后，設計了層內(nèi)卷積網(wǎng)絡，層內(nèi)卷積能夠實現(xiàn)同層內(nèi)像素之間跨行和跨列的消息傳遞，增強空間信息關聯(lián)。在Mass. Roads數(shù)據(jù)集上對所提方法進行了驗證，得到的F1分數(shù)為83.3%，高于對比方法。實驗結果表明，所提出的方法提高了道路提取的效果，即使在道路被遮擋的情況下，仍能較好地提取道路。
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