为了充分利用遥感图像中丰富的细节信息和上下文信息，提高图像语义分割精度，提出一种深度融合网结合条件随机场模型的遥感图像语义分割方法。方法在全卷积神经网络框架中增加反卷积融合结构，搭建深度融合DFN(Deep Fusion Networks)网络，通过深层网络自动获取多尺度特征，避免人工设计和选择特征，提高模型的泛化能力；同时借助反卷积融合结构，利用多尺度信息，将浅层细节信息和深层语义信息相融合，提高模型的处理精度。由全连接条件随机场引入空间上下文信息，更好地定位边界，得到最终的语义分割结果。在遥感图像数据集上的实验结果显示：（1）随着不同尺度细节信息的融入，结果的边缘轮廓越精确、接近标签图像；（2）增加了空间上下文信息后，语义分割结果边缘更细化、准确，精度更高。实验表明，该方法可以有效提高遥感图像语义分割的精度，改善结果的过平滑现象。
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深度融合网结合条件随机场的遥感图像语义分割
本站小编 Free考研考试/2022-01-03
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