【摘 要】
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针对神经网络训练过程存在分辨率不断降低和梯度消失的共性问题,提出一种基于多尺度卷积神经网络的遥感影像道路提取方法。首先,针对网络前向传播过程分辨率逐渐降低的问题,
【机 构】
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辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,辽宁奥路通科技有限公司,中交东北投资有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(41871379);辽宁省自然科学基金计划重点项目(20170520141);辽宁省公益研究基金计划项目(20170003);地理国情监测国家测绘地理信息局重点实验室基金(2018NGCM01)
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针对神经网络训练过程存在分辨率不断降低和梯度消失的共性问题,提出一种基于多尺度卷积神经网络的遥感影像道路提取方法。首先,针对网络前向传播过程分辨率逐渐降低的问题,采用子影像训练网络模型,增强网络对细节信息的获取,然后应用多尺度卷积学习获取不同维度的分层特征,解决由分辨率下降导致的信息缺失问题;其次针对网络在反向传播阶段中出现的梯度消失问题,融入残差连接限制梯度过度更新,改善网络的深度受限问题;最后,针对网络深度和宽度的挖掘导致的网络训练效率问题,使用全局均值池化优化全连接层中大量的冗余数据。大量遥感影像实
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