基于LinkNet和特征聚合模块的遥感图像中道路提取技术

张正; 陈仲柱; 柳长安

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基于LinkNet和特征聚合模块的遥感图像中道路提取技术

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道路提取是遥感领域的一项基本任务,随着深度学习技术的发展和进步,基于神经网络的道路提取成了一个热门方向。但是,遥感图像中道路存在细长、复杂、遮挡、宽窄不一等特点,传统方法很难在道路提取中处理好道路连通性和长跨度等问题。在本文中,我们在深度学习领域,提出了一个语义分割神经网络,命名为F-LinkNet,网络在LinkNet的基础架构之上加入特征聚合模块,有效扩大了特征感受野范围,配合编码器与解码器共享学习内容的方式,解决了在道路提取中道路连通性问题。

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来源
《中国科技信息》 |2022年第7期|116-118|共3页
作者
张正; 陈仲柱; 柳长安;
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作者单位

北方工业大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
道路提取; 遥感图像; 神经网络; 特征聚合; 基础架构; LINK; 深度学习; 语义分割;

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