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基于空洞空间金字塔池化与解码器的高分辨率遥感影像密集语义标注

DOI：10.3390/rs11010020 期刊：Remote Sensing 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要： 密集语义标注在高分辨率遥感影像研究中具有重要意义，已广泛应用于土地利用分析和环境?；ち煊?。随着全卷积网络（FCN）的近期成功应用，各类网络架构显著提升了性能表现。其中空洞空间金字塔池化（ASPP）和编码器-解码器是两种成功架构：前者能提取多尺度上下文信息与多效视场范围，后者可恢复空间信息以获得更清晰的物体边界。本研究通过融合这两种结构的优势，提出了一种更高效的全卷积网络。该模型采用深度残差网络（ResNet）结合ASPP作为编码器，在上采样阶段将两个尺度的高层特征与对应低层特征组合构成解码器。我们进一步开发了多尺度损失函数来强化学习过程。在后处理环节，采用基于超像素的新型密集条件随机场优化预测结果。通过在波茨坦和瓦亨根数据集上的评估表明，本方法优于其他机器学习或深度学习方法——相比当前最先进的DeepLab_v3+，我们的模型在这两个数据集上的总体精度分别提升了0.4%和0.6%。
作者： Yuhao Wang，Binxiu Liang，Meng Ding，Jiangyun Li
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

提出一种更高效的全卷积网络，通过结合空洞空间金字塔池化（ASPP）和编码器-解码器结构的优势，用于高分辨率遥感影像的密集语义标注，旨在提升多尺度目标检测性能并恢复更清晰的物体边界。

研究成果

该模型有效结合了ASPP结构、编码器-解码器架构与多尺度损失函数，在波茨坦和瓦亨宁根数据集上较其他方法获得更高精度。其展现出更优的多尺度目标处理能力与更清晰的边界效果，后处理步骤进一步优化了结果。研究揭示了遥感应用中语义分割性能的提升潜力，但指出未来研究需开发更少人工标注需求的方法。

研究不足

该方法依赖于人工标注的真实数据，但人工标注工作量巨大。网络复杂度可能需要大量计算资源，且相较于现有最先进方法的改进幅度微?。ɡ缱既仿式鎏嵘?.4-0.6%）。未来研究可探索半监督或弱监督方法以减少标注工作量。

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