目的傳統(tǒng)的道路提取方法自動(dòng)化程度不高,無(wú)法滿足快速獲取道路信息的需求。使用深度學(xué)習(xí)的道路提取方法多關(guān)注精度的提升,網(wǎng)絡(luò)冗余度較高。而遷移學(xué)習(xí)通過(guò)將知識(shí)從源領(lǐng)域遷移到目標(biāo)領(lǐng)域,可以快速完成目標(biāo)學(xué)習(xí)任務(wù)。因此,本文利用高分辨率衛(wèi)星快視數(shù)據(jù)快速獲取的特性,構(gòu)建了一種基于遷移學(xué)習(xí)的道路快速提取深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。方法采用基于預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的遷移學(xué)習(xí)方法,可以將本文整個(gè)道路提取過(guò)程分為兩個(gè)階段:首先在開(kāi)源大型數(shù)據(jù)庫(kù)Image Net上訓(xùn)練源網(wǎng)絡(luò),保存此階段最優(yōu)模型;第2階段遷移預(yù)訓(xùn)練保存的模型至目標(biāo)網(wǎng)絡(luò),利用預(yù)訓(xùn)練保存的權(quán)重參數(shù)指導(dǎo)目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)繼續(xù)訓(xùn)練,此時(shí)快視數(shù)據(jù)作為輸入,只做目標(biāo)任務(wù)的定向微調(diào),從而加速網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練�？傮w來(lái)說(shuō),前期預(yù)訓(xùn)練是一個(gè)抽取通用特征參數(shù)的過(guò)程,目標(biāo)訓(xùn)練是針對(duì)道路提取任務(wù)特化的過(guò)程。結(jié)果本文構(gòu)建的基于遷移學(xué)習(xí)的快速道路提取網(wǎng)絡(luò),遷移預(yù)訓(xùn)練模型與不遷移相比驗(yàn)證精度提升6.0%,單幅尺寸為256×256像素的數(shù)據(jù)測(cè)試時(shí)間減少49.4%�？煲晹�(shù)據(jù)測(cè)試集平均精度可達(dá)88.3%。截取一軌中7 304×6 980像素位于天津?yàn)I海新區(qū)的快視數(shù)據(jù),可在54 s內(nèi)完成道路提取。與其他遷移模型對(duì)比,本文方法在... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2020,25(07)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：12 頁(yè)

【部分圖文】：

快視數(shù)據(jù)道路提取流程圖

基于預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的遷移學(xué)習(xí)系統(tǒng)

在源領(lǐng)域中，殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ResNet可以在網(wǎng)絡(luò)加深時(shí)仍具有很好的學(xué)習(xí)能力，但同時(shí)參數(shù)量會(huì)隨之增加，使模型負(fù)擔(dān)加重，訓(xùn)練速度變慢。本節(jié)的目標(biāo)領(lǐng)域是面向目標(biāo)任務(wù)道路快速提取的過(guò)程，更加注重模型速度問(wèn)題。本文選擇LinkNet作為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)框架，如圖4所示。遷移時(shí)去掉預(yù)訓(xùn)練ResNet最后的全連接層，其余卷積層直接作為L(zhǎng)inkNet的編碼器。此部分結(jié)構(gòu)隨ResNet預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)層變化，可以遷移ResNet預(yù)訓(xùn)練結(jié)構(gòu)至LinkNet編碼器(圖4虛線紅框部分)。LinkNet原始4個(gè)解碼模塊保持不變，用于特征圖上采樣。這樣LinkNet編碼部分相當(dāng)于已經(jīng)得到預(yù)訓(xùn)練權(quán)重，后續(xù)訓(xùn)練只需對(duì)快視數(shù)據(jù)進(jìn)行定向微調(diào)，便可得到道路提取結(jié)果。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于反射鏡拼接的TDICCD圖像配準(zhǔn)與拼接技術(shù)研究[D]. 蘇婷.中國(guó)科學(xué)院研究生院(長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所) 2014



本文編號(hào)：3431992