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基于深度学习的遥感影像地物分割研究

Researchonremotesensingimagesegmentationbasedondeeplearning

摘要

从航空遥感像片中提取建筑物轮廓以进行导航和城市规划的目的是遥感影像领域中的一个长期存在的问题。当前，许多方法使用的是基于全卷积神经网络（FCN）的变型，尽管此变型已经极大改善了此任务的模型性能，但是，追求更精准的分割结果对于其他应用（如建筑物变化检测和自动映射）仍旧至关重要。

在此次课题研究中，运用pytorch基于全卷积神经网络（FCN）改进的另一种U-Net变型神经网络来针对一个整体遥感地图进行