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基于U-net模型的遥感影像建筑物提取

         

摘要

使用基于全卷积神经网络的U-net模型提取遥感影像中的建筑物,采用公开的Massachusetts建筑物数据集进行模型的训练,并通过迁移学习的思想对网络的权重进行微调,以便快速高效地训练模型,从而输出更高的精度。实验结果显示,U-net模型在准确度、召回率和F1值三项精度指标中分别达到0.95852、0.88109和0.82123,与传统方法进行对比,建筑物的轮廓更加完整,准确度提高25%以上,召回率和F1值均提高2倍以上,适用于提取场景中的建筑物区域。

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