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改进的卷积神经网络在遥感图像分割中的应用与优化
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作者 张亚辉 孙雨彤 夏宗辉 《长江信息通信》 2025年第7期130-132,共3页
文章针对传统卷积神经网络在遥感图像分割中存在的特征提取不足、多尺度融合欠缺和类别不平衡等问题,提出了一种改进的模糊特征卷积神经网络(MF-FCNN)。该模型通过设计模糊特征学习模块增强对地物光谱特征的表达能力,采用改进的ASPP结... 文章针对传统卷积神经网络在遥感图像分割中存在的特征提取不足、多尺度融合欠缺和类别不平衡等问题,提出了一种改进的模糊特征卷积神经网络(MF-FCNN)。该模型通过设计模糊特征学习模块增强对地物光谱特征的表达能力,采用改进的ASPP结构实现多尺度特征的自适应融合,并引入类别权重自适应的损失函数优化训练过程。在ISPRS Vaihingen和WHU建筑物数据集上的实验结果表明,相比现有方法,本文提出的模型在分割精度和边界刻画能力上均取得显著提升,尤其在处理小目标和复杂边界等难点问题时表现出明显优势。 展开更多
关键词 mf-fcnn 遥感图像分割 ASPP结构 模糊特征学习
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