使用深度学习网络U-Net进行道路提取的研究与讨论

杨宁; 金生

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道路提取在许多领域都有重要的应用,是一个非常必要并且活跃的研究课题.在以往的道路提取任务中通常采用人工标注的方法,但人工标注是一项复杂的工作,而且不能保证结果的准确和精度.随着计算机计算能力的提升,形态学算法、计算机视觉、机器学习等方法开始被用于道路提取和标记任务中.讨论了道路提取过程中常见的问题和可行的解决方案.并利用马萨诸塞道路数据集数据库进行了U-Net道路提取任务的实验.在缺乏训练样本和训练时间较短的情况下,证明了二元交叉熵损失和IoU损失函数的组合是完成该任务的可能方法.

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来源
《黑龙江大学工程学报》 |2020年第4期|1-8|共8页
作者
杨宁; 金生;
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作者单位

大连理工大学水利工程学院辽宁大连 116000;

大连理工大学水利工程学院辽宁大连 116000;

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正文语种 chi
中图分类图像处理方法;
关键词
深度学习; 计算机视觉; 道路提取; 神经网络;

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