基于门控卷积残差网络的卫星图像道路提取
Road extraction from satellite image based on gated convolutional residual network
成都信息工程大学 计算机学院, 成都 610225
摘要
针对遥感影像中道路信息容易受到建筑物、植被等非道路信息干扰的问题，提出了一种基于门控卷积残差网络的遥感影像道路提取模型。首先，该网络使用ResNet101作为网络的编码器，在使得网络足够深的同时，也保证了梯度信息的有效传导；其次，在中心部分使用ASPP多尺度特征提取模块，进一步挖掘特征图中给予的信息；最后，使用门控卷积替换普通的卷积层，它可以根据特征图中参数的重要性，自适应分配权重，作为网络的解码器部分。该方法在CVPR DeepGlobe 2018道路提取挑战赛的数据集上进行了验证，平均交并比、Dice相似系数、召回率分别达到70.20%、82.06%、82.21%，均超过该赛事冠军DlinkNet34，提升了道路提取的效果。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(42075142)
国家重点研发计划课题(2017YFC1502203)
四川省科技计划资助项目(2019YFG0496,2020YFG0143,2020JDTD0020)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.03.0123
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第12期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3820-3825
文章编号: 1001-3695(2021)12-054-3820-06
发布历史
[2021-12-05] 印刷出版
引用本文
肖昌城, 吴锡. 基于门控卷积残差网络的卫星图像道路提取 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (12): 3820-3825. (Xiao Changcheng, Wu Xi. Road extraction from satellite image based on gated convolutional residual network [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (12): 3820-3825. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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