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深度辨别性增强网络高分影像语义分割
被引量：
1
1
作者
刘艳飞
丁乐乐
+1 位作者
孟凡效
孙叔民
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2021年第2期24-31,共8页
针对高分遥感影像中同类地物方差大、类间方差小的现象所造成的错分问题,文章在分析深度网络分类器Softmax用于语义分割的基本原理的基础上,提出了基于深度辨别性增强网络的高分影像语义分割算法。该算法将Softmax中每一类对应的特征向...
针对高分遥感影像中同类地物方差大、类间方差小的现象所造成的错分问题,文章在分析深度网络分类器Softmax用于语义分割的基本原理的基础上,提出了基于深度辨别性增强网络的高分影像语义分割算法。该算法将Softmax中每一类对应的特征向量参数定义为该类对应的类别中心,在分类器Softmax中加入相似度惩罚因子,使得同类像素样本特征向量向其类别中心靠近,增加了深度特征的可辨别性。分别在高分二号数据集GID和SpaceNet Buildings 2个数据上进行实验。相比于对比算法,所提出的算法将GID数据的评价指标Kappa提高1.8,将SpaceNet Buildings数据的评价指标F 1 Score提高1.6,证明其可以显著提升高分遥感影像的语义分割精度。
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关键词
卷积神经网络
高分影像
语义分割
类别中心
辨别性
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职称材料
题名
深度辨别性增强网络高分影像语义分割
被引量：
1
1
作者
刘艳飞
丁乐乐
孟凡效
孙叔民
机构
天津市勘察设计院集团
有限公司
万方
星图
(
北京
)
数码科技
有限公司
出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2021年第2期24-31,共8页
基金
天津市重点研发计划科技支撑重点项目(18YFZCSF00620)
天津市重点研发计划院市合作项目(18YFYSZC00120)。
文摘
针对高分遥感影像中同类地物方差大、类间方差小的现象所造成的错分问题,文章在分析深度网络分类器Softmax用于语义分割的基本原理的基础上,提出了基于深度辨别性增强网络的高分影像语义分割算法。该算法将Softmax中每一类对应的特征向量参数定义为该类对应的类别中心,在分类器Softmax中加入相似度惩罚因子,使得同类像素样本特征向量向其类别中心靠近,增加了深度特征的可辨别性。分别在高分二号数据集GID和SpaceNet Buildings 2个数据上进行实验。相比于对比算法,所提出的算法将GID数据的评价指标Kappa提高1.8,将SpaceNet Buildings数据的评价指标F 1 Score提高1.6,证明其可以显著提升高分遥感影像的语义分割精度。
关键词
卷积神经网络
高分影像
语义分割
类别中心
辨别性
Keywords
convolutional neural network
high spatial resolution imagery
semantic segmentation
class center
distinctiveness
分类号
TP753 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度辨别性增强网络高分影像语义分割
刘艳飞
丁乐乐
孟凡效
孙叔民
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2021
1
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