【摘 要】
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针对道路分割时存在的梯度消失问题,构建基于U-Net的卫星道路图像语义分割模型。通过密集连接模块减少梯度消失,并引入空间空洞金字塔结构保留更多的图像特征,在学习深层次特征信息时采用注意力监督机制,提取道路要素的特征信息。在卫星图像道路数据集上的测试结果表明,与FCN、SegNet、U_Net算法相比,该算法模型的准确率、召回率和精确率指标分别达到96.3%、96.9%和96.6%,能够有效地对道路
【机 构】
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海南大学计算机与网络空间安全学院,海南大学信息与通信工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB1703403,2018YFB1404400),海南省重点研发计划(ZDYF2019020),海南省高等学校科学研究项目(Hnky2019-22)。
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针对道路分割时存在的梯度消失问题,构建基于U-Net的卫星道路图像语义分割模型。通过密集连接模块减少梯度消失,并引入空间空洞金字塔结构保留更多的图像特征,在学习深层次特征信息时采用注意力监督机制,提取道路要素的特征信息。在卫星图像道路数据集上的测试结果表明,与FCN、SegNet、U_Net算法相比,该算法模型的准确率、召回率和精确率指标分别达到96.3%、96.9%和96.6%,能够有效地对道路元素进行准确分割。
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