BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-06T00:00:00Z 城市地区热红外长时序图像的语义分割用于热点和冷点的识别 💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文研究了使用DFCNN对地观测图像进行像素级场景标记。作者使用了变种的SegNet架构对城市区域的遥感数据进行训练，并研究了不同的准确语义分割方法。该方法在ISPRS Vaihingen 2D语义标记数据集上改进了现有技术的准确率。 🏷️ 标签 DFCNN SegNet架构 像素级场景标记 时序 语义分割方法 遥感数据 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
