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基于门控卷积残差网络的卫星图像道路提取

Road extraction from satellite image based on gated convolutional residual network
肖昌城
吴锡
成都信息工程大学 计算机学院, 成都 610225

摘要

针对遥感影像中道路信息容易受到建筑物、植被等非道路信息干扰的问题,提出了一种基于门控卷积残差网络的遥感影像道路提取模型。首先,该网络使用ResNet101作为网络的编码器,在使得网络足够深的同时,也保证了梯度信息的有效传导;其次,在中心部分使用ASPP多尺度特征提取模块,进一步挖掘特征图中给予的信息;最后,使用门控卷积替换普通的卷积层,它可以根据特征图中参数的重要性,自适应分配权重,作为网络的解码器部分。该方法在CVPR DeepGlobe 2018道路提取挑战赛的数据集上进行了验证,平均交并比、Dice相似系数、召回率分别达到70.20%、82.06%、82.21%,均超过该赛事冠军DlinkNet34,提升了道路提取的效果。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(42075142)
国家重点研发计划课题(2017YFC1502203)
四川省科技计划资助项目(2019YFG0496,2020YFG0143,2020JDTD0020)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.03.0123
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第12期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3820-3825
文章编号: 1001-3695(2021)12-054-3820-06

发布历史

[2021-12-05] 印刷出版

引用本文

肖昌城, 吴锡. 基于门控卷积残差网络的卫星图像道路提取 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (12): 3820-3825. (Xiao Changcheng, Wu Xi. Road extraction from satellite image based on gated convolutional residual network [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (12): 3820-3825. )

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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