En ny konvolution neurala nätverk (CNN) arkitektur för semantiska segmentering av hög upplösning flygbilder föreslås i detta papper. Den föreslagna arkitekturen följer en timglasformad nätverksdesign (HSN) som struktureras till kodnings- och avkodningsfaser. Genom att dra nytta av de senaste framstegen i CNN-design, använder vi den sammansatta startmodulen för att ersätta gemensamma konvolutionslager, vilket ger nätverket med flerskaliga mottagliga områden med rika sammanhang. Dessutom används, för att minska rumsliga tvetydigheter i uppsamplingsstadiet, hoppa anslutningar med restenheter också för att mata framåt kodning-steg information direkt till dekoder. Dessutom används överlappningsslut för att lindra gränseffekter som uppstår när högupplösta bilder härleds från små patchar. Slutligen föreslår vi också en efterbehandlingsmetod baserad på viktad trosförökning för att visuellt förbättra klassificeringsresultaten. Omfattande experiment baserade på Vaihingen- och Potsdam-dataseten visar att de föreslagna arkitekturerna överträffar tre referensmoderna nätverk designar både numeriskt och visuellt.
Liu m.fl. REF föreslog ett Hourglass-Shape Networks (HSN) och införde startmodulen för att förse nätverket med flerskaliga mottagliga områden med ett rikt sammanhang.
Hourglass-ShapeNetwork Based Semantic Segmentation for High Resolution Aerial Imagery
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}