基于卷积神经网络的遥感图像语义分割方法研究

古丽娜孜·艾力木江; 乎西旦·居马洪; 帕孜来提·努尔买提

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基于卷积神经网络的遥感图像语义分割方法研究

机译：基于卷积神经网络的遥感图像语义分割方法研究

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高分辨率遥感图像大部分情况下包含相对来说较为复杂的语义信息以及容易混淆的目标，对高分辨率遥感图像进行语义分割是一项很重要并且具有挑战性的任务。近几年来，深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network, DCNN)为代表并结合条件随机场(Conditional Random Field, CRF)的算法在图像分割领域中有着杰出的表现。本文基于DeepLap V3 网络结构，结合DCNN，设计出了一种针对高分辨率遥感图像的语义分割网络，仿真实验结果验证了该方法的有效性和鲁棒性。.

机译：高分辨率遥感图像大部分情况下包含相对来说较为复杂的语义信息以及容易混淆的目标，对高分辨率遥感图像进行语义分割是一项很重要并且具有挑战性的任务。近几年来，深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network, DCNN)为代表并结合条件随机场(Conditional Random Field, CRF)的算法在图像分割领域中有着杰出的表现。本文基于DeepLap V3 网络结构，结合DCNN，设计出了一种针对高分辨率遥感图像的语义分割网络，仿真实验结果验证了该方法的有效性和鲁棒性。.

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来源
《Computer Science and Application》 |2021年第2期|共14页
作者
古丽娜孜·艾力木江; 乎西旦·居马洪; 帕孜来提·努尔买提;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
卷积神经网络条件随机场图像语义分割深度学习;

机译：卷积神经网络条件随机场图像语义分割深度学习;

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