【摘 要】
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航空技术和传感器技术的发展为遥感图像的利用提供了有利条件,而遥感图像的语义分割技术是一个热门的研究方向,在自然资源监测、农作物提取、智慧城市建设以及道路提取等方面有重要意义。近年来,随着人工智能的迅速发展,使得AI遥感成为一个热门领域。本文使用深度学习方法对遥感图像的语义分割技术展开研究,设计出若干语义分割算法并在相关数据集上进行验证,得到了很好的分割效果,主要工作如下:一、基于全卷积神经网络,构
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航空技术和传感器技术的发展为遥感图像的利用提供了有利条件,而遥感图像的语义分割技术是一个热门的研究方向,在自然资源监测、农作物提取、智慧城市建设以及道路提取等方面有重要意义。近年来,随着人工智能的迅速发展,使得AI遥感成为一个热门领域。本文使用深度学习方法对遥感图像的语义分割技术展开研究,设计出若干语义分割算法并在相关数据集上进行验证,得到了很好的分割效果,主要工作如下:一、基于全卷积神经网络,构建出一种多通道深度卷积神经网络用于遥感图像的语义分割。其主要创新点在于:（1）将分类网络Inception V-4网络作为主干网络,并修改主干网络的网络结构作为全卷积神经网络的编码器。在不损失网络深度的情况下,使用Inception卷积块来增强网络的宽度可以获取更多的抽象特征以及提高计算效率;（2）引入修改的膨胀空间金字塔池化（ASPP）模块,从不同的训练阶段提取目标的多尺度特征。同时,将主干网络进行上下文特征融合,以保留更多的空间特征;（3）设计有效的解码器网络以完成整个分割网络的构建。实验结果表明,该网络具有很好的性能,可以有效的对遥感图像进行语义分割。二、基于上述的研究基础,结合感知损失,提出一种具有动态感知损失的遥感图像语义分割网络。该网络使用上述研究出的网络进行改进,其主要创新点在于:（1）在上一个研究内容的基础上引入感知损失模块,该模块使用预训练的VGG19网络作为感知损失网络;（2）比较网络中两种损失函数在训练过程中的变化,设计出动态的损失融合策略,以更好地改善分割细节;（3）简化解码器设计,使得解码器更加简洁。实验结果表明,本项研究内容中得出的语义分割框架具有优越表现,分割结果更加精细,可以很好地应用于遥感图像的分割。
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