【摘 要】
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水体识别是水资源配置、生态评价、防洪等许多重要应用的基础性操作,目前主流的基于深度学习的分割算法在水陆分割方面还远远不能令人满意。一方面由于遥感图像背景复杂、地物结构多样、细节丰富等特点,使得传统语义分割算法在遥感图像水体识别任务上表现不佳,分割精度较低,尤其在复杂的自然水体边界容易导致像素误分情况,水体细节保留较少;另一方面,由于目前水体识别算法大多基于强监督图像分割方法,需要大量的像素级标注数
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水体识别是水资源配置、生态评价、防洪等许多重要应用的基础性操作,目前主流的基于深度学习的分割算法在水陆分割方面还远远不能令人满意。一方面由于遥感图像背景复杂、地物结构多样、细节丰富等特点,使得传统语义分割算法在遥感图像水体识别任务上表现不佳,分割精度较低,尤其在复杂的自然水体边界容易导致像素误分情况,水体细节保留较少;另一方面,由于目前水体识别算法大多基于强监督图像分割方法,需要大量的像素级标注数据来驱动模型以提升分割准确率,制约了模型的泛化能力,使得水体识别效率降低。为了解决上述问题,本文首先提出
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