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李传林 (李传林.) [1] | 黄风华 (黄风华.) [2] | 胡威 (胡威.) [3] | 曾江超 (曾江超.) [4]

Indexed by:

PKU CSCD

Abstract:

针对目前基于深度学习与高分辨率遥感影像的建筑物提取研究现状,本文提出了一种综合ResNet中的ResBlock残差模块和Attention注意力机制的改进型Unet网络(Res_AttentionUnet),并将其应用于高分辨率遥感影像建筑物提取,有效地提高了建筑物的提取精度。具体优化方法为:在传统的Unet语义分割网络卷积层中加入针对初高级特征加强提取的ResBlock残差模块,并在网络阶跃连接部分加入Attention注意力机制模块。其中,ResBlock残差模块使卷积后的特征图获取更多的底层信息,增强卷积结构的鲁棒性,从而防止欠拟合;Attention注意力机制可增强对建筑物区域像素的特...

Keyword:

Res_AttentionUnet Unet网络 卷积神经网络 建筑物提取 残差模块 注意力模块 深度学习 高分辨率遥感影像

Community:

  • [ 1 ] 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室
  • [ 2 ] 卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心
  • [ 3 ] 福州大学数字中国研究院(福建)
  • [ 4 ] 阳光学院空间数据挖掘与应用福建省高校工程研究中心

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Source :

地球信息科学学报

ISSN: 1560-8999

CN: 11-5809/P

Year: 2021

Issue: 12

Volume: 23

Page: 2232-2243

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