研究目的
提出一种新型密集金字塔网络（DPN）用于高分辨率航空影像的语义分割，以应对类内方差大和类间差异小的挑战。
研究成果
所提出的DPN架构结合了分组卷积、通道混洗操作、密集连接卷积和金字塔池化模块，在高分辨率航拍图像的语义分割任务中展现出优于现有最先进方法的性能。中值频率平衡的焦点损失有效解决了类别不平衡问题。
研究不足
该论文未明确提及局限性，但潜在的优化领域可能包括计算效率以及超高分辨率图像的处理。
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基于密集金字塔网络的高分辨率航空影像语义标注
DOI：10.3390/s18113774
期刊：Sensors
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要：
高分辨率航空影像的语义分割在某些领域具有重要意义，但空间分辨率的提高会带来较大的类内方差和较小的类间差异，从而导致分类模糊性?；诟卟闵舷挛奶卣?，深度卷积神经网络（DCNN）是处理高分辨率航空影像语义分割的有效方法。本研究提出了一种用于语义分割的新型密集金字塔网络（DPN）。该网络首先采用分组卷积以通道方式处理多传感器数据，分别提取每个通道的特征图，从而保留更多通道信息；随后通过通道混洗操作增强网络的表征能力。接着利用四个密集连接的卷积块来提取并充分利用特征。结合两个卷积层的金字塔池化?？橥ü行У娜殖【跋妊榉绞饺诤隙喾直媛视攵啻衅魈卣?，生成各类别的概率图。此外，为解决类别不平衡问题，训练阶段采用中值频率平衡焦点损失替代标准交叉熵损失。我们在国际摄影测量与遥感学会（ISPRS）Vaihingen和Potsdam二维语义标注数据集上评估了该密集金字塔网络，结果表明所提框架相比现有最优基线具有更优性能。
作者：
Xuran Pan，Lianru Gao，Bing Zhang，Fan Yang，Wenzhi Liao
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