基于金字塔模型和注意力机制的遥感影像地物提取研究

声明

摘要

1．1研究目的及意义

1．2国内外研究现状

1．2．1基于传统方法的图像分剖技术

1．2．2基于深度学习的图像分割技术

1．2．3遥感影像中的图像分割技术

1．3论文的主要研究内容

1．4论文的结构安排

第2章基于卷积神经网络的语义分割算法概述

2．1卷积神经网络介绍

2．2典型卷积神经网络主干

2．2．1AlexNet网络架构

2．2．2VGG-Net网络架构

2．2．3ResNet网络架构

2．3语义分割网络介绍

2．3．1FCN网络架构

2．3．2SegNet网络架构

2．3．3U-Net网络架构

2．3．4RefineNet网络架构

2．3．5DeepLab系列网络架构

2．4本章小结

第3章金字塔模型与注意力机制的研究

3．1金字塔模型在图像分割中的研究与应用

3．2注意力机制在图像分割中的研究与应用

3．3本章小结

第4章基于空洞空间金字塔的U型结构在语义分割中的研究

4．1网络基础知识介绍

4．1．1空洞卷积

4．1．2ASPP

4．1．3Xception

4．1．4FAM

4．2网络架构介绍

4．3遥感影像数据集介绍

4．4评价指标

4．5实验结果与分析

4．5．1定性评价

4．5．2定量评价

4．6本章小结

第5章基于高斯差分特征网络的显著目标检测研究

5．1基础知识介绍

5．2算法思想介绍

5．3通用DoG金字塔特征整合模型解析

5．4基于DGP的显著目标检测网络

5．4．1高斯差分金字塔模块

5．4．2网络架构介绍

5．5公用数据集介绍

5．6网络参数配置

5．7网络评价指标介绍

5．8公用数据集实验结果与分析

5．8．1定性评价

5．8．2定量评价

5．8．3消融实验

5．9遥感影像数据集上的应用

5．10本章小结

6．1总结

6．2展望

致谢

参考文献

附录