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全卷积神经网络U-Net能在节约计算资源的前提下获得良好的语义分割结果,最早被应用于医学领域。然而,利用U-Net处理资源三号卫星影像时,收敛速度较慢且精度较低,因此提出了一种利用空洞卷积改进的U-Net模型,并将其应用于植被提取中。实验结果表明,改进方法对植被的提取精度较高,分类效果较好。
一种用于资源三号植被提取的改进U-Net模型
【摘 要】
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全卷积神经网络U-Net能在节约计算资源的前提下获得良好的语义分割结果,最早被应用于医学领域。然而,利用U-Net处理资源三号卫星影像时,收敛速度较慢且精度较低,因此提出了一种利用空洞卷积改进的U-Net模型,并将其应用于植被提取中。实验结果表明,改进方法对植被的提取精度较高,分类效果较好。
【机 构】
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武汉大学测绘学院
【出 处】
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地理空间信息
【发表日期】
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2020年07期
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2016YFB0501403)
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