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设计地观测图像语义分割神经网络时需考虑的技术因素综述
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了使用深度完全卷积神经网络（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。作者提出了三个贡献：1）将DFCNN有效地应用于遥感图像领域；2）引入了多核卷积层以便于对多个尺度上的预测进行快速聚合；3）使用残差校正对异构传感器的数据进行融合。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。
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关键要点
- 研究使用深度完全卷积神经网络（DFCNN）进行地观测图像的像素级场景标记。
- 使用变种的SegNet架构对城市区域的遥感数据进行训练。
- 研究不同的准确语义分割方法。
- 贡献1：有效将DFCNN应用于遥感图像领域。
- 贡献2：引入多核卷积层以快速聚合多个尺度上的预测。
- 贡献3：使用残差校正融合异构传感器的数据。
- 方法在ISPRS Vaihingen 2D语义标记数据集上提高了准确率。
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