工业通用技术及设备论文_基于深度学习的高分

文章摘要:针对传统语义分割网络存在检测精度低，对中、小尺度目标存在误检漏检，及边界分割粗糙等现象，提出了一种基于深度学习的高分辨率遥感图像建筑物变化检测方法。该方法采用编码-解码结构，在编码阶段采用残差网络提取图像特征，并为编码器最深层特征引入空洞卷积以及金字塔池化模块增大感受野来提取多尺度图像特征，在解码阶段使用注意力模块突出有用特征，接着聚合不同尺度不同分辨率的特征，并在大型遥感建筑物变化检测数据集上进行实验。结果表明，本文方法在获取深层语义信息的同时可以较好的关注到细节信息，在准确率，召回率以及F1分数上均有明显提升，在多尺度目标检测，建筑物边界提取等方面优于其他常用的语义分割网络。

文章关键词:遥感影像,变化检测,ResNet50,注意力机制,特征金字塔,

论文作者:韩星¹ 韩玲^2,3 李良志¹ 李慧慧¹ 

作者单位:1. 长安大学地质工程与测绘学院 2. 长安大学土地工程学院 3. 陕西省土地整治重点实验室 

论文分类号: TP751;TP18

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文章来源：《遥感学报》 网址: http://www.ygxbzz.cn/qikandaodu/2021/0824/771.html