遥感信息 2020, 35(1) 28-37 DOI:     ISSN: 1000-3177 CN: 11-5443/P

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神经网络
残差连接
多尺度学习
道路提取
全局均值池化
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一种多尺度卷积神经网络道路提取方法
戴激光|杜阳,|金光|陶德志
辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院;辽宁奥路通科技有限公司;中交东北投资有限公司
摘要: 针对神经网络训练过程存在分辨率不断降低和梯度消失的共性问题,提出一种基于多尺度卷积神经网络的遥感影像道路提取方法。首先,针对网络前向传播过程分辨率逐渐降低的问题,采用子影像训练网络模型,增强网络对细节信息的获取,然后应用多尺度卷积学习获取不同维度的分层特征,解决由分辨率下降导致的信息缺失问题;其次针对网络在反向传播阶段中出现的梯度消失问题,融入残差连接限制梯度过度更新,改善网络的深度受限问题;最后,针对网络深度和宽度的挖掘导致的网络训练效率问题,使用全局均值池化优化全连接层中大量的冗余数据。大量遥感影像实验结果表明,相对于U-Net网络和经典卷积网络,该方法在Accuracy和F1值上均具有较大优势。
关键词 神经网络   残差连接   多尺度学习   道路提取   全局均值池化  
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