【摘 要】
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以云杉为研究对象提出了应用全卷积神经网络(Fully convolutional networks,FCN)分割图像的算法。利用无人机采集图像,标注470幅云杉图像,其中300幅组成训练集,170幅组成测试
【机 构】
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北京林业大学工学院,城乡生态环境北京实验室,德州农工大学园艺系,林业装备与自动化国家林业局重点实验室
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金项目(2015ZCQ-GX-04);国家重点研发计划项目(2017YFD0600901);北京市科技计划项目(Z161100000916012);北京市共建项目
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以云杉为研究对象提出了应用全卷积神经网络(Fully convolutional networks,FCN)分割图像的算法。利用无人机采集图像,标注470幅云杉图像,其中300幅组成训练集,170幅组成测试集,标注90幅樟子松图像作为附加测试集。以VGG16为基础建立云杉分割FCN模型,利用Tensorflow框架实现和训练网络,通过共享权值和逐渐降低的学习速率,提高FCN模型的训练性能。选择像素精度(PA)、均像素精度(MPA)、均交并比(MIoU)和频权交并比(FWIoU)4个语义分割评价指标评价测试
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