轻量化卷积神经网络在SAR图像语义分割中的应用

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 1次 | 上传用户：newtonmark

【摘要】

：

针对合成孔径雷达图像的语义分割问题,构建了一个全新的Terra SAR-X语义分割数据集GDUT-Nansha。然后,为解决传统深度学习方法模型体积大,难以在样本数量偏少的合成孔径雷达图像数据集上应用的问题,对轻量化卷积神经网络ENet模型进行了分析和改造。提出了一种改进的轻量化卷积神经网络模型(revised weighted loss e Net,RWL-ENet);针对合成孔径雷达图像数据集

【作者】

：

水文泽孙盛余旭邓少平

【机构】

：

广东工业大学计算机学院,广东工业大学土木与交通工程学院,中山市基础地理信息中心

【出处】

：

计算机应用研究

【发表日期】

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2021年05期

【关键词】

：

合成孔径雷达图像深度学习语义分割轻量化卷积神经网络

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61672007),广东省国际合作领域项目(2019A050509009),广东省海洋与渔业厅渔港建设和渔业发展专项资助项目(A201701D04),流域生态与地理环境监测国家局重点实验室资助项目(WE2016011),自然资源部大湾区地理环境监测重点实验室开放基金资助项目(2019002)。

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