基于深度学习的高分辨率遥感图像建筑物识别

摘要

cqvip:为解决当前深度学习方法在高分辨率遥感图像中存在识别结果过度分割,以及小物体识别差的问题,提出一种基于SegNet架构改进的网络模型AA-SegNet,增加了增强的空间金字塔池化模块和空间注意力融合模块。该网络可以加强特征传播并能够有效传递更高级别的特征信息以抑制低级特征的噪声,并且可以增强小目标特征学习。基于高分二号遥感影像制作数据集并进行实验,AA-SegNet网络总体识别准确率为96.61%,在识别率、F1分数以及训练时间等方面也都优于SegNet、U-Net、DeepLab-V3网络。