針對(duì)傳統(tǒng)遙感圖像居民區(qū)分割存在的孔洞和邊緣不準(zhǔn)確的問題,在研究傳統(tǒng)濾波方法和全卷積網(wǎng)絡(luò)方法的基礎(chǔ)上,提出了一種新的生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）分割方法。構(gòu)造全卷積網(wǎng)絡(luò)作為生成網(wǎng)絡(luò)（G）,用于學(xué)習(xí)遙感圖像居民區(qū)分布規(guī)律,生成居民區(qū)分割結(jié)果圖（fake）;設(shè)計(jì)一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器,作為判別網(wǎng)絡(luò)（D）,用于區(qū)分生成網(wǎng)絡(luò)分割結(jié)果圖（fake）和人工標(biāo)注結(jié)果圖（label）。G試圖欺騙D網(wǎng)絡(luò),D盡可能區(qū)分fake圖,傳播誤差訓(xùn)練G網(wǎng)絡(luò),通過這種對(duì)抗式訓(xùn)練,使得G生成的fake圖與label圖盡可能相似,從而獲得更好的分割結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:基于GAN網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行遙感圖像居民區(qū)分割與Gabor濾波方法和FCN方法相比具有更好的魯棒性。 

【文章頁數(shù)】：4 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 居民區(qū)分割方法
    1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法
    1.2 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)
2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
    2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
    2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)
    2.3 對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)
    2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分析
3 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3703202