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本文提出了一种名为SLCNet的新型受监督的长程关联方法,用于土地覆盖分类。该方法在地物遥感图像上的表现优于当前使用的非监督策略。SLCNet通过使用地面真实语义分割图中的类别一致性信息进行监督,使属于同一类别的像素高度相关而具有不同类别的像素不相关,从而产生了更一致的重校准特征。为了提高分割准确性,SLCNet采用了多尺度边输出监督和混合损失函数作为局部和全局约束。实验证明,SLCNet在所有数据集上都实现了最先进的性能。

遥感图像土地覆盖分类的长程相关监督

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-08T00:00:00Z
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