【摘 要】
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为在遥感图像中提取出来道路信息,利用深度学习技术,引入U~2-Net模型进行遥感图像道路分割。相比于传统的道路提取方法,基于U~2-Net方法可以实现道路的自动化提取。为验证U~2-Net模型分割效果,选取U-Net、DeepLabV3+等近几年较为流行语义分割方法进行对比试验,并进一步分析U2-Net显著图融合模块中卷积核对道路提取效果的影响。试验结果表明,U2-Net模型能较有效地提取出道路信
【机 构】
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齐鲁工业大学(山东省科学院)计算机科学与技术学部
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61802233）； 山东省自然科学基金资助项目（ZR2019LZH013）;山东省自然科学基金资助项目（ZR2020LZH010）；
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为在遥感图像中提取出来道路信息,利用深度学习技术,引入U~2-Net模型进行遥感图像道路分割。相比于传统的道路提取方法,基于U~2-Net方法可以实现道路的自动化提取。为验证U~2-Net模型分割效果,选取U-Net、DeepLabV3+等近几年较为流行语义分割方法进行对比试验,并进一步分析U2-Net显著图融合模块中卷积核对道路提取效果的影响。试验结果表明,U2-Net模型能较有效地提取出道路信息,模型在测试集上的平均交并比达到了76.49%,Kappa达到了0.701 2,分割精度优于U-Net、DeepLabV3+等语义分割方法。基于U~2-Net模型的深度学习方法可以用于解决遥感图像中的道路分割问题,并具有较好的分割效果。
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