基于U-Net网络的飞机遥感图像分割

摘要：

图像分割技术在城镇建设、自动驾驶、医学图像以及遥感图像等领域有着广泛应用.基于此,分割手工标注飞机遥感图像数据集的图像,先预处理图像和标签,再分别使用全卷积网络(Fully Convolutional Networks,FCN)、U-Net、U-Net++网络进行训练.经过对比分析发现,U-Net效果最佳,故选择U-Net作为最终模型.实验结果表明,该模型的mIOU为0.843 2,Acc为0.997 1,取得了较好的效果,能够有效处理遥感图片信息,实现飞机与周围环境的精准分割.

关键词：卷积神经网络(CNN)、计算机视觉、图像分割、U-Net、全卷积网络(FCN)

所属期刊栏目：34

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：204-207