结合多尺度共享编码的半监督网络航空影像语义分割
结合多尺度共享编码的半监督网络航空影像语义分割
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Publisher
Beijing: Surveying and Mapping Press
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在半监督语义分割中，主要采用编码-主从解码器结构使无标签样本参与计算以提高分割精度，但编码器的连续下采样操作易丢失浅层细节特征，从而导致地物边界分割不完整。为此，本文提出结合多尺度共享编码的半监督网络架构对航空影像进行语义分割，该网络的编码器采用ResNet-50获取影像浅层特征，并通过在ResNet-50末端嵌入多尺度共享编码模块来链接浅层特征，以构建密集特征金字塔和扩大感受野，从而获取目标地物多尺度细节信息。将本文网络与UNet、DeepLabv3+、FCN监督网络和CCT、XModalNet、VLCNet半监督网络在LandCover.ai和DroneDeploy数据集上分别进行了对比试验和精度评估。结果表明：本文网络在标签数量与精度方面均具有明显优势，对于LandCover.ai数据...
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Full title
结合多尺度共享编码的半监督网络航空影像语义分割
Identifiers
Primary Identifiers
Record Identifier
TN_cdi_wanfang_journals_chxb202211013
Permalink
https://devfeature-collection.sl.nsw.gov.au/record/TN_cdi_wanfang_journals_chxb202211013
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ISSN
1001-1595
E-ISSN
1001-1595
DOI
10.11947/j.AGCS.2022.20200522
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