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一种基于卷积神经网络的遥感图像分割算法
王恩德; 李学鹏; 齐凯; 候绪奎; 彭良玉
Department光电信息技术研究室
Rights Holder中国科学院沈阳自动化研究所
Patent Agent21002 沈阳科苑专利商标代理有限公司
Country中国
Subtype发明
Status公开
Abstract本发明涉及一种基于卷积神经网络的遥感图像分割算法,包括采用ResNet34预训练权重参数为网络层的深度保证,以解决在网络层加深时,出现的梯度消失情况;采用金字塔池化模块,以实现聚合图像中不同区域的上下文信息,以提高获取全局信息的能力;设计损失函数采用交叉熵损失函数与正则化约束结合的方法,交叉熵在多分类问题中用于判定实际输出与期望输出的接近程度;正则项可以降低模型的复杂度,从而防止过拟合,提高模型的泛化能力。本发明将设计的复合卷积神经网络算法应用于遥感图像的语义分割中,大大提高了遥感图像中的信息识别的速度以及有效信息的捕捉率,这对于遥感图像信息分析有很重要的意义。
PCT Attributes
Application Date2019-05-23
2020-11-24
Application NumberCN201910433111.4
Open (Notice) NumberCN111985274A
Language中文
Contribution Rank1
Document Type专利
Identifierhttp://ir.sia.cn/handle/173321/27884
Collection光电信息技术研究室
Affiliation中国科学院沈阳自动化研究所
Recommended Citation
GB/T 7714
王恩德,李学鹏,齐凯,等. 一种基于卷积神经网络的遥感图像分割算法[P]. 2020-11-24.
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