面向小样本遥感解译的空间置弃FCN模型 |
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作者单位: | 合肥学院,合肥 230601;中德应用优化研究所,合肥 230601;中国矿业大学,徐州 221006;安徽新华学院,合肥 230031;合肥学院,合肥 230601;德国多特蒙德工业大学,多特蒙德 44149 |
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基金项目: | 高等学校自然科学研究项目;合肥学院科研发展基金;安徽省自然科学基金;中国博士后科学基金 |
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摘 要: | 针对当前缺少大型遥感数据集,复杂深度学习语义分割模型优化难等问题,文章通过改进经典全卷积网络(Fully Convolutional Network,FCN)模型,提出了一种面向小样本遥感数据集,联合批归一化和空间置弃方法的智能解译语义分割模型,为解决小样本数据集过拟合问题提供新的思路。首次将空间置弃层引入FCN模型,并设计和实验了8组具有不同模块和网络结构的模拟场景。研究结果表明,不对原始小样本数据集进行数据增强处理,通过在不同位置增加若干数量的空间置弃层可有效抑制过拟合;对比8组实验场景结果,文章提出的改进模型在抑制过拟合、提升模型精度和模型收敛速度上的综合表现最优;集成于模型框架中的空间置弃层可以有效实现自学习降维,为复杂高分遥感图像解译提供有意义参考。
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关 键 词: | 小样本 过拟合 批归一化 空间置弃 全卷积网络 遥感解译 遥感应用 |
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