深度融合网结合条件随机场的遥感图像语义分割

编号 zgly0001706613

文献类型 期刊论文

文献题名 深度融合网结合条件随机场的遥感图像语义分割

作者 肖春姣  李宇  张洪群  陈俊 

作者单位 中国科学院遥感与数字地球研究所  中国科学院大学 

母体文献 遥感学报 

年卷期 2020年03期

年份 2020 

分类号 TP751 

关键词 遥感图像语义分割  全卷积网络  条件随机场  融合结构  反卷积 

文摘内容 为了充分利用遥感图像中丰富的细节信息和上下文信息,提高图像语义分割精度,提出一种深度融合网结合条件随机场模型的遥感图像语义分割方法。方法在全卷积神经网络框架中增加反卷积融合结构,搭建深度融合DFN (Deep Fusion Networks)网络,通过深层网络自动获取多尺度特征,避免人工设计和选择特征,提高模型的泛化能力;同时借助反卷积融合结构,利用多尺度信息,将浅层细节信息和深层语义信息相融合,提高模型的处理精度。由全连接条件随机场引入空间上下文信息,更好地定位边界,得到最终的语义分割结果。在遥感图像数据集上的实验结果显示:(1)随着不同尺度细节信息的融入,结果的边缘轮廓越精确、接近标签图像;(2)增加了空间上下文信息后,语义分割结果边缘更细化、准确,精度更高。实验表明,该方法可以有效提高遥感图像语义分割的精度,改善结果的过平滑现象。