Sammanfattning av denna webbsida: Med tanke på klassificeringen av fjärranalysbilder med hög rumslig upplösning presenterar detta dokument en ny klassificeringsmetod för sådana bilder med hjälp av djupa neurala nätverk. Deep learning methods, såsom en helt konvolutional nätverk (FCN) modell, uppnå state-of-the-art prestanda i naturlig bild semantisk segmentering när den förses med storskaliga datauppsättningar och respektive etiketter. För att använda data effektivt i träningsstadiet, vi första pre-segment träningsbilder och deras etiketter i små patchar som komplement till utbildningsdata med hjälp av graf-baserad segmentering och selektiv sökningsmetod. Därefter används FCN med atmosfärisk konvolution för att utföra pixelvis klassificering. I teststadiet används efterbehandling med helt sammankopplade villkorade slumpmässiga fält (CRF) för att förfina resultaten. Omfattande experiment baserade på Vaihingens datauppsättning visar att vår metod fungerar bättre än de toppmoderna referensnätverken när den tillämpas på fjärranalys av hög upplösning.
Guo m.fl. REF utnyttjade FCN med atmosfärisk konvolution för att utföra semantisk segmentering för högupplösta fjärranalysbilder.
Pixel-Wise Classification Method for High Resolution Remote Sensing Imagery Using Deep Neural Networks
{'venue': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'journal': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}