基于深度神经网络的遥感图像实例分割

扫码查看

原文链接

万方数据
维普

中文摘要：随着航空航天技术的发展,人们从各种高空视角获取了海量遥感数据,机载和星载传感器获取的各类遥感图像广泛用于资源勘探、环境保护、气象分析以及军事探测等领域.然而遥感图像数据量大、目标数量多、图像分辨率高,其人工解译标识往往耗费大量时间使得利用率极其低下,因此本文采用残差网络进行特征提取,结合注意力机制,通过单步实例分割框架,解决遥感图像目标分割中目标尺度大小差异大的问题,在各个尺度和类别的数据上的实例分割实验结果显示,该方法能够有效地提取遥感图像中的特定目标.

外文标题：Remote Sensing Image Instance Segmentation Based on Convolutional Neural Networks

作者：

张晋阳

展开 >

作者单位：

四川大学计算机学院,成都 610065

关键词：

遥感图像实例分割深度学习神经网络注意力机制

出版年：

2022

DOI：

10.3969/j.issn.1007-1423.2022.09.017