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基于层内卷积U-Net的遥感影像道路提取
所属分类：技术论文
上传者：wwei
文档大小：8200 K
标签： 道路提取 语义分割 U-Net
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文档介绍：遥感影像的道路提取在地理信息系统更新、城市规划、导航、灾害评估等领域发挥着重要作用。尽管深度学习方法在道路提取任务上取得了突破性进展，但由于遥感影像中道路存在被遮挡的现象，要完整地提取道路仍是一项具有挑战性的任务。为了提高道路提取的准确性和连通性，提出了一种基于层内卷积UNet的模型。该方法以UNet作为骨干网络来提取不同尺度的特征。在编码器部分之后，设计了层内卷积网络，层内卷积能够实现同层内像素之间跨行和跨列的消息传递，增强空间信息关联。在Mass. Roads数据集上对所提方法进行了验证，得到的F1分数为83.3%，高于对比方法。实验结果表明，所提出的方法提高了道路提取的效果，即使在道路被遮挡的情况下，仍能较好地提取道路。
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