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基于改进的全卷积神经网络高分遥感数据语义分割研究

邓国徽  高飞  罗志鹏  
【摘要】:深度卷积神经网络以其独特的权重共享机制在图像识别中得到了广泛的应用,而普通的卷积神经网络在图像语义分割有着诸多困难。故本文将全卷积神经网络(FCN)应用于高分遥感数据的语义分割,以分割图像中的施工场地为例,提出了融合蓝板房光谱识别指数BBI和裸土光谱识别指数RSI的改进全卷积神经网络模型。结果表明:FCN能够较好对高分遥感数据进行分割,提出的改进全卷积神经网络模型能够较为显著的提高了施工场地的识别率,F1综合指标提升了12%。

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11 记者 刘霞;新神经网络使计算机像人一样推理[N];科技日报;2017年
12 本报记者 喻思娈;人工智能有多智能?[N];人民日报;2017年
13 记者 王雪青;构建机器世界神经网络 东土科技“抄底”人工智能[N];上海证券报;2017年
14 ;人工智能到底有多智能?[N];长白山日报;2017年
15 本报记者 刘霞;美用DNA制造出首个人造神经网络[N];科技日报;2011年
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17 记者 毛黎;神经网络技术帮自主驾驶汽车识别幻影物体[N];科技日报;2020年
18 记者 孙刚;“神经网络”:打开复杂工艺“黑箱”[N];解放日报;2007年
19 本报首席记者 任荃 实习生 史博臻;轨交“神经网络”触动创新神经[N];文汇报;2011年
20 记者 张梦然;神经网络完成芯片设计仅需几小时[N];科技日报;2021年
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