MUNet:一種多尺度自適應的遙感語義分割深度學習網絡

作者：袁偉,周甜,奚宗順,周興益

摘要：針對傳統的遙感語義分割方法很難找到最優的閾值,且無法區別具有不同光譜特性的同一類對象,提出一種名為MUNet的多尺度自適應的遙感語義分割深度學習網絡方法。該方法首先將不同尺度的UNet融合在一起,多個分支共用一個下采樣的編碼過程;其次各自進行與UNet相同的上采樣過程;最后將推理結果進行連接后再進行卷積融合。在3個公開的遙感語義分割數據集上的實驗結果表明:與主流的深度學習網絡模型相比,平均交并比、精確度、召回率和準確度都有不同程度的提高,MUNet模型是一種更為簡練和有效的遙感語義分割模型。

發文機構：成都大學建筑與土木工程學院

關鍵詞：遙感影像語義分割深度學習多尺度自適應remote sensing imagesemantic segmentationdeep learningmultiscaleadaptive

分類號： P237[天文地球—攝影測量與遙感]