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结合双重注意力机制的遥感图像道路分割
龚轩 ，郭中华 ，丁荣荣 ，顾旭璐 ，闫梓旭
宁夏大学电子与电气工程学院，宁夏大气探测技术保障中心，宁夏计量质量检验检测研究
2024-10-09
为解决光学遥感图像道路分割所存在的漏判、误判等问题，提出了一种改进Ｕ型网络结构的语义分割模型，融入双重通道注意力机制和改进空间金字塔池化结构的残差特征提取Ｕ 型网络（ＲＳＤＵＮｅｔ）。首先，编码模块采用具有残差结构的ＲｅｓＮｅｔ—３４，避免神经网络出现梯度消失；其次，融入串行改进的ＳＰＰＣＳＰＣ池化模块，提高网络的感受野、解决道路特征多尺度问题；最后，在上采样操作后融入多频谱通道和空间的维度的双重注意力机制（ＤＡＭ）。实验结果表明：在ＣＨＮ６—ＣＵＧ数据集上，对比基准网络ＵＮｅｔ， 指标ＩｏＵ和Ｆ１分数提高了４． ４ ％和３． ０７ ％ 。因此，ＲＳＤＵＮｅｔ能够较好实现对于光学遥感图像道路分割。
  • 遥感图像
被引用: 455次
年份: 2023年
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内容目录

  • 引言

  • 1、相关工作

    • 1.1 ＵＮｅｔ模型

    • 1.2 ＳＭＵ激活函数

    • 1.3 损失函数

  • 2、ＲＳＤＵＮｅｔ的改进方法

    • 2.1 ＲＳＤＵＮｅｔ算法介绍

    • 2.2 ＲｅｓＮｅｔ—３４特征提取模

    • 2.3 串行的ＳＰＰＣＳＰＣ模

    • 2.4 ＤＡＭ

  • 3、实验结果与分析

    • 3.1 遥感图像道路数据集

    • 3.2 实验环境与评价指标

    • 3.3 算法模型对比试验

    • 3.4 消融实验

  • 4、结束语

核心点推荐
  • 双重注意力机制；遥感图像；道路分割