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基于频率域可分离卷积的遥感图像道路分割方法
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作者 赵金鼎 王彩玲 刘华军 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期442-450,共9页
遥感图像中分割道路是一个具有挑战性的课题。以前大多数方法都依赖于卷积神经网络,但这些网络模型很难捕获长距离的特征信息。以全局视野著称的注意力机制却拥有着较高的计算负担。频域下的卷积提供了一种新颖的长范围特征捕捉机制,并... 遥感图像中分割道路是一个具有挑战性的课题。以前大多数方法都依赖于卷积神经网络,但这些网络模型很难捕获长距离的特征信息。以全局视野著称的注意力机制却拥有着较高的计算负担。频域下的卷积提供了一种新颖的长范围特征捕捉机制,并且可以通过引入非对称卷积结构实现低代价的计算成本。基于此,该文提出了一种基于遥感图像的道路分割网络模型——轻量级可分离傅里叶滤波U形网络(LSFU-Net)。LSFU-Net整体采用了经典U-Net模型的结构,并由频域特征提取块作为基本模块组成。频域特征提取块中主要采用了可分离复数卷积,其实现了模型参数量压缩和模型特征提取能力增强。在马萨诸塞州道路数据集上和DeepGlobe道路数据集上的实验结果表明,LSFU-Net在较小的参数量下,表现出了优异的分割效果。 展开更多
关键词 可分离复数卷积 遥感 道路分割 频率域
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