Resumen

Las imgenes de teledeteccin de alta resolucin suelen contener informacin semntica compleja y objetivos confusos, por lo que su segmentacin semntica es una tarea importante y desafiante. Para resolver el problema de la utilizacin inadecuada de caractersticas multicapa por parte de los mtodos existentes, se propone un mtodo de segmentacin semntica para imgenes de teledeteccin basado en redes neuronales convolucionales y generacin de mscaras. En este mtodo, la caja de lmites se utiliza como perfil inicial de segmentacin del primer plano, y la informacin de los bordes del objeto en primer plano se obtiene utilizando la caracterstica multicapa de la red neuronal convolucional. Para obtener la mscara de segmentacin aproximada del objeto, la forma general y la posicin del objeto en primer plano se estiman utilizando las caractersticas de alto nivel en el proceso de iteracin capa por capa. A continuacin, basndose en la mscara aproximada obtenida, la mscara se actualiza capa a capa utilizando las caractersticas de la red neuronal para obtener una mscara ms precisa. Para resolver la dificultad del entrenamiento de las redes neuronales profundas y el problema de la degeneracin tras la convergencia, se adopt un marco basado en el aprendizaje residual, que puede simplificar el entrenamiento de esas redes muy profundas y mejorar la precisin de la red. Para compararlo con otros algoritmos avanzados, el algoritmo propuesto se prob en los conjuntos de datos de Potsdam y Vaihingen. Los resultados experimentales muestran que, en comparacin con otros algoritmos, el algoritmo de este artculo puede mejorar eficazmente la precisin global de la segmentacin semntica de imgenes de teledeteccin de alta resolucin y acortar el tiempo global de entrenamiento y el tiempo de segmentacin.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:imágenes de teledetección de alta resolución; segmentación semántica; red neuronal convolucional; generación de máscaras; característica multicapa; cuadro de límites
• Keywords:high-resolution remote sensing images; semantic segmentation; convolutional neural network; mask generation; multilayer feature; boundary box