基于深度学习的遥感图像目标定位与计数

吕怡; 燕杨; 尹政博

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基于深度学习的遥感图像目标定位与计数

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近年基于深度学习的语义/实例分割技术不断发展,分割性能持续提高,但对物体形状的精确分割仍然不轻松,并且很多任务中(即使不是遥感领域)可能对精确分割并无需求而只需要对目标进行位置估计。在遥感影像中定位物体质心是解决不需要对物体形状进行精确分割的一种简单方法。因此,本文对利用深度神经网络定位遥感图像目标质心的可行性进行了研究,对经典HRNet语义分割架构进行了修改和适应,提出了一种基于HRNet架构的专门用于目标定位和计数的全卷积神经网络Centroid-HRNet,在保持原模型结构的同时实现简单性的质心检测。使用“马萨诸塞州建筑数据集”对模型进行了测试和评估,与其他方法相比,本文评价结果达到了较好的精度,而且简单。

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来源
《长春师范大学学报》 |2023年第4期|72-76|共5页
作者
吕怡; 燕杨; 尹政博;
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作者单位

长春师范大学计算机科学与技术(软件)学院;

吉林大学计算机科学与技术学院;

长春中医药大学创新创业学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像解释、判读;
关键词
深度学习; 遥感影像; 质心; 建筑物目标;

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