Sammanfattning av denna webbsida: Att tillämpa djupinlärningsmetoder, särskilt helt konvolutionella nätverk (FCN), har blivit ett populärt alternativ för landtäcke klassificering eller segmentering i fjärranalys. Jämfört med traditionella lösningar har dessa metoder visat lovande generaliseringsmöjligheter och precisionsnivåer i olika datauppsättningar av olika skalor, upplösningar och bildförhållanden. För att uppnå överlägsen prestanda har en hel del forskning fokuserat på att bygga mer komplexa eller djupare nätverk. Men att använda en ensemble av olika helt konvolutionella modeller för att uppnå bättre generalisering och för att förhindra överbemanning har länge ignorerats. I denna forskning designar vi fyra staplade helt konvolutionella nätverk (SFCNs), och en funktion anpassning ram för multi-märkta marktäcke segmentering. Det föreslagna ramverket för anpassning av funktioner inför en anpassningsförlust av egenskaper som utvunnits ur grundläggande modeller för att balansera deras likhet och variation. Experiment på en mycket hög upplösning (VHR) bilddatauppsättning med sex kategorier av marktäcken visar att de föreslagna SFCN kan få bättre prestanda jämfört med befintliga djupinlärningsmetoder. I den andra varianten av SFCN ökar den optimala funktionsjusteringen med 4,2% (0,772 mot 0,741), 6,8% (0,629 mot 0,589) och 5,5% (0,727 mot 0,689) för dess f1-score, jaccardindex respektive kappakoefficient.
Wu och Al. I REF presenterades fyra staplade helt konvolutionella nät (SFCN) och en ram för anpassning av flera varumärken för segmentering av marktäcken.
A Stacked Fully Convolutional Networks with Feature Alignment Framework for Multi-Label Land-cover Segmentation
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Geology']}