基于改进卷积神经网络的水体分割方法OA
WATER SEGMENTATION METHOD BASED ON IMPROVED CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
由于遥感图像中水体具有复杂的多尺度特征,传统方法在提取水体过程中容易产生误判和漏判现象.针对这一问题,提出一种融合局部和全局信息的新网络结构.该网络首先在编码端设计一个带有注意机制的残差模块,用于获取每个位置特征的全局和局部信息,采用多路径扩张卷积实现多尺度水体特征提取.为了提高水体边界处的分割精度,在网络解码端设计细化注意力融合模块.实验结果显示该网络的召回率、精准率、F1-scores分别为95.78%、94.24%、93.75%,与传统卷积神经网络相比,评价指标分别提高 1.56 百分点、1.72 百分点、1.62 百分点.
Due to the complex multi-scale characteristics of water in remote sensing images,traditional methods are prone to misjudgment and omission during water extraction.To address this issue,a new network structure that integrates local and global information is proposed.The network designed a residual module with an attention mechanism at the encoder end to capture both global and local information for each positional feature,and employed multipath dilated convolution to achieve multi-scale water feature extraction.To improve segmentation accuracy at water boundaries,a refined attention fusion module was designed at the decoder end of the network.Experimental results show that the network achieves recall,precision,and F1-scores of 95.78%,94.24%and 93.75%,respectively.Compared with traditional convolutional neural networks,these evaluation metrics are improved by 1.56,1.72,and 1.62 percentage points,respectively.
张永宏;孙岩;田伟;马光义;朱灵龙
南京信息工程大学自动化学院 江苏 南京 210044||南京信息工程大学计算机与软件学院 江苏 南京 210044南京信息工程大学自动化学院 江苏 南京 210044||南京信息工程大学计算机与软件学院 江苏 南京 210044南京信息工程大学自动化学院 江苏 南京 210044||南京信息工程大学计算机与软件学院 江苏 南京 210044南京信息工程大学自动化学院 江苏 南京 210044||南京信息工程大学计算机与软件学院 江苏 南京 210044南京信息工程大学自动化学院 江苏 南京 210044||南京信息工程大学计算机与软件学院 江苏 南京 210044
信息技术与安全科学
水体分割全局注意力机制多路径扩张卷积局部和全局信息
Water segmentationGlobal attention moduleMultipath dilated convolutionLocal and global information
《计算机应用与软件》 2026 (2)
164-174,188,12
国家自然科学基金面上项目(41875027).
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