遙感影像分割作為影像信息提取過程中的關(guān)鍵步驟,近年來基于深度學(xué)習(xí)的影像語義分割模型已經(jīng)成為影像分割的主要研究導(dǎo)向。文中提出一種基于深度學(xué)習(xí)的多尺度特征融合語義分割網(wǎng)絡(luò),用來分割遙感影像中建筑物和損毀建筑物,該網(wǎng)絡(luò)充分利用不同尺度特征圖的信息,獲得更精確的分割邊緣。同時探究了不同樣本數(shù)量和不同網(wǎng)絡(luò)深度對于訓(xùn)練得到模型分割性能的影響,對深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于遙感影像參數(shù)選擇提供了一定經(jīng)驗指導(dǎo)。 

【文章來源】：測繪工程. 2020,29(04)CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

解碼器結(jié)構(gòu)

IoU定義

在深度學(xué)習(xí)中,通常訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的數(shù)量越大,數(shù)據(jù)類型越完備,最終訓(xùn)練出來的模型會具有更好的性能,高分遙感影像中建筑物損毀樣本的獲取比較困難,本文在真實高分遙感影像建筑物類地物樣本的基礎(chǔ)上進行了損毀建筑樣本的模擬,原始遙感影像見圖3,分別使用2 000、5 000、10 000、30 000、60 000個樣本作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,最終的測試結(jié)果如圖4—圖9所示。圖4 真值標(biāo)記圖像

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3469964