改进SegNet与迁移学习的遥感建筑物分割方法

林禹; 赵泉华; 沈昭宇; 李玉

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改进SegNet与迁移学习的遥感建筑物分割方法

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针对传统SegNet应用于遥感影像建筑物分割出现分割不连续的问题,该文提出了一种改进的SegNet模型,并引入迁移学习方法,以提高遥感影像建筑物分割精度。以SegNet为基础,加入能够提取多尺度特征的改进空洞空间卷积池化金字塔模块,并引入跳层连接使分割结果更为精细。选取了FCN、SegNet、载入ImageNet预训练权重参数的SegNet作为对比算法,对遥感建筑物分割数据集Inria Aerial Image Labeling Dataset进行训练和测试。实验结果表明,在有限的迭代次数及实验区域内,该文算法拥有更好的分割效果和更强的泛化能力。

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来源
《测绘科学》 |2022年第6期|78-89|共12页
作者
林禹; 赵泉华; 沈昭宇; 李玉;
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作者单位

辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院;

辽宁阜新 123000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类测绘遥感技术;
关键词
建筑物分割; SegNet; 空洞空间卷积池化金字塔; 传递迁移学习;

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