轻量化卷积神经网络在SAR图像语义分割中的应用
Application of lightweight convolutional neural network in SAR image semantic segmentation
1. 广东工业大学 a. 计算机学院; b. 土木与交通工程学院, 广州 510006
2. 中山市基础地理信息中心, 广东 中山 528400
摘要
针对合成孔径雷达图像的语义分割问题，构建了一个全新的TerraSAR-X语义分割数据集GDUT-Nansha。然后，为解决传统深度学习方法模型体积大，难以在样本数量偏少的合成孔径雷达图像数据集上应用的问题，对轻量化卷积神经网络ENet模型进行了分析和改造。提出了一种改进的轻量化卷积神经网络模型（revised weighted loss eNet，RWL-ENet）；针对合成孔径雷达图像数据集样本不平衡问题，使用了带有权重的损失函数。通过和其他经典卷积神经网络语义分割模型的对比实验，验证了新数据集的可靠性；同时，在参数量和模型体积远远小于其他网络模型的前提下，RWL-ENet模型在像素精度、平均像素精度、平均交并比三个定量指标上分别达到了0.884、0.804和0.645。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61672007)
广东省国际合作领域项目(2019A050509009)
广东省海洋与渔业厅渔港建设和渔业发展专项资助项目(A201701D04)
流域生态与地理环境监测国家局重点实验室资助项目(WE2016011)
自然资源部大湾区地理环境监测重点实验室开放基金资助项目(2019002)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.05.0150
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第5期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1572-1575,1580
文章编号: 1001-3695(2021)05-055-1572-04
发布历史
[2021-05-05] 印刷出版
引用本文
水文泽, 孙盛, 余旭, 等. 轻量化卷积神经网络在SAR图像语义分割中的应用 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (5): 1572-1575,1580. (Shui Wenze, Sun Sheng, Yu Xu, et al. Application of lightweight convolutional neural network in SAR image semantic segmentation [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (5): 1572-1575,1580. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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