基于改进Mask-RCNN的遥感影像建筑物提取

来源 :计算机系统应用 | 被引量 : 6次 | 上传用户：zouyongchina

【摘要】

：

由于遥感影像中建筑物种类繁多且与周围环境信息混淆,传统方法难以实现建筑物的准确高效提取.本文提出了一种基于改进Mask-RCNN的建筑物自动提取方法,利用PyTorch深度学习框架搭建改进Mask-RCNN网络模型架构,在网络的设计中添加了路径聚合网络和特征增强功能,通过监督和迁移学习的方式对Inria航空影像标签数据集进行多线程迭代训练与模型优化学习,实现了建筑物的自动精确分割和提取.基于不同开

【作者】

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何代毅施文灶林志斌乔星星刘芫汐林耀辉

【机构】

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福建师范大学福建省光电传感应用工程技术研究中心,福建师范大学医学光电科学与技术教育部重点实验室,福建师范大学福建省光子技术重点实验室

【出处】

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计算机系统应用

【发表日期】

：

2020年09期

【关键词】

：

建筑物提取 Mask-RCNN PyTorch 实例分割 building extractionMask-RCNNPyTorchinstance segment

【基金项目】

：

国家自然科学基金青年基金(41701491),福建省自然科学基金面上项目(2017J01464,2018J01619)

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