基于深度学习的遥感图像语义分割预测增强技术.pptx
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汇报人:目录PARTONEPARTTWO遥感图像语义分割的重要性深度学习在遥感图像语义分割中的应用深度学习模型的选择与优化PARTTHREE预测模型的建立与训练预测模型的评估与优化预测模型的泛化能力PARTFOUR图像增强方法的选择与实现增强技术的效果评估与优化增强技术在遥感图像语义分割中的应用PARTFIVE案例选择与数据准备案例实施过程与结果分析案例总结与展望PARTSIX技术挑战及应对策略未来发展方向与趋势对遥感图像语义分割领域的贡献与影响THANKYOU
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基于深度学习的遥感图像语义分割预测增强技术基于深度学习的遥感图像语义分割预测增强技术摘要:随着遥感图像获取和处理技术的发展,遥感图像在农业、城市规划、环境监测等领域有着广泛的应用。遥感图像中的语义分割是从像素级别对图像进行分类的关键任务之一。近年来,基于深度学习的语义分割模型取得了显著的进展。然而,由于遥感图像的特殊性质(如大尺度、多类别、遮挡等),深度学习模型在遥感图像上的应用仍然面临着挑战。因此,本文提出了一种基于深度学习的遥感图像语义分割预测增强技术,旨在提高遥感图像语义分割的准确性和鲁棒性。引言:
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一种基于深度学习的遥感图像语义分割方法.pdf
本发明公开了一种基于深度学习的遥感图像语义分割方法,包括以下步骤:获取数据集;对数据进行增广;构建segnet、unet网络模型;修改segnet网络,在编码器中的前两个阶段增加两个空洞空间金字塔池化(ASPP)模块,有效提取多尺度特征,保留空间位置信息,完成两个ASPP模块的训练后,在解码器中进行相应的特征融合;载入数据进行模型训练、预测;模型融合,将使用三个模型得到的预测图的每个像素点进行投票;对预测结果做可视化处理。本发明对segnet网络进行改进,增强了特征提取能力并有效的融合了网络的上下文信息,