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对航空影像城市建筑物的分割方法进行了研究。基于DenseNets的密集连接结构,结合池化下采样和反卷积上采样方法,提出了一种新的图像语义分割方法。实验结果表明,新方法在模型参数大小、训练时间和平均交并比方面均优于Unet。预测图像更直观地体现了新方法的优势,城市建筑物分割得较为完整。
基于卷积神经网络的航空影像城市建筑物分割
【摘 要】
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对航空影像城市建筑物的分割方法进行了研究。基于DenseNets的密集连接结构,结合池化下采样和反卷积上采样方法,提出了一种新的图像语义分割方法。实验结果表明,新方法在模型
【机 构】
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上海勘察设计研究院（集团）有限公司
【出 处】
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地理空间信息
【发表日期】
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2020年1期
【基金项目】
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上海市科技攻关计划资助项目(18DZ1205900)
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