论文摘要
针对道路目标特点,设计实现了用于遥感影像道路提取的Encoder-Decoder深度语义分割网络。首先,针对道路目标局部特征丰富、语义特征较为简单的特点,设计了较浅深度、分辨率较高的Encoder-Decoder网络结构,提高了分割网络的细节表示能力。其次,针对遥感影像中道路目标所占像素比例较小的特点,改进了二分类交叉熵损失函数,解决了网络训练中正负样本严重失衡的问题。在大型道路提取数据集上的试验表明,所提方法召回率、精度和F1-score指标分别达到了83.9%、82.5%及82.9%,能够完整准确地提取遥感影像中的道路目标。所设计的Encoder-Decoder网络性能优良,且不需人工设计提取特征,因而具有良好的应用前景。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 贺浩,王仕成,杨东方,王舒洋,刘星
关键词: 遥感,道路提取,深度学习,语义分割,编解码网路
来源: 测绘学报 2019年03期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 自然地理学和测绘学
单位: 火箭军工程大学控制工程系,火箭军工程大学信息工程系
基金: 国家自然科学基金(61403398,61673017),陕西省自然科学基金面上项目(2017JM6077)~~
分类号: P237
页码: 330-338
总页数: 9
文件大小: 1730K
下载量: 701
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