【摘 要】
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针对高分影像中的道路信息易受植被阴影、高楼建筑物、河流等非道路信息干扰的问题,提出一种高分遥感影像道路提取模型。在中心区域引入channel-spatial双注意力机制捕获道路信息的全局特征依赖,并基于原始模型DICE+BCE损失函数,构建新型的超参数权重损失来优化网络模型中参数迭代的误差,改善道路分割的精度。按照1∶1、2∶1、3∶1、4∶1、5∶1这5种比值设定超参数权重比,通过调节超参数权值
【机 构】
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长安大学信息工程学院,西安中科星图空间数据技术有限公司
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(300102249302)。
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针对高分影像中的道路信息易受植被阴影、高楼建筑物、河流等非道路信息干扰的问题,提出一种高分遥感影像道路提取模型。在中心区域引入channel-spatial双注意力机制捕获道路信息的全局特征依赖,并基于原始模型DICE+BCE损失函数,构建新型的超参数权重损失来优化网络模型中参数迭代的误差,改善道路分割的精度。按照1∶1、2∶1、3∶1、4∶1、5∶1这5种比值设定超参数权重比,通过调节超参数权值比获取模型最佳的道路分割性能。实验结果表明,与FCN-8s、U-Net等模型相比,改进D-LinkNet
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