ABSTRACT Vägdetektering med hög precision från mycket högupplösta fjärranalysbilder är mycket viktigt i en enorm mängd olika applikationer. Men de flesta befintliga metoder inte automatiskt extrahera vägen med ett jämnt utseende och exakta gränser. För att ta itu med detta problem föreslog vi ett nytt generativt kontradiktoriskt nätverk. I synnerhet bygger vi ett konvolutionsnätverk baserat på kontradiktorisk utbildning som skulle kunna diskriminera mellan segmenteringskartor som kommer antingen från marken sanningen eller genereras av segmenteringsmodellen. Den föreslagna metoden skulle kunna förbättra segmenteringsresultatet genom att hitta och korrigera skillnaden mellan marksanning och resultatresultat enligt segmenteringsmodellen. Omfattande experiment visar att den föreslagna metoden överträffar de senaste metoderna i hög grad på utförandet av segmenteringskartan. INDEX TERMS Generativa kontradiktoriska nätverk, end-to-end-lärande, vägdetektering.
Shi och Al. föreslå att förbättra segmenteringsutgången genom att använda ett villkorat generativt kontradiktoriskt nätverk REF.
Road Detection From Remote Sensing Images by Generative Adversarial Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}