期刊论文

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广西师范大学学报(自然科学版)

1001-6600

2022

40

3

88-94

10.16088/j.issn.1001-6600.2021071503

31570627:国家自然科学基金 2015-4-17:引进国际先进农业科学技术计划（“948”计划） 202049382:湖南省自然科学基金面上项目 20A506:湖南省高等学校科学研究重点项目 2019TP1015:智慧物流技术湖南省重点实验室项目

本校为第一机构

高分辨率遥感图像分类是当前一个研究热点，基于深度卷积网络和全连接条件随机场的高分辨率遥感图像分类模型（Deeplab），因其高效精准的分类性能被广泛应用于该研究领域。Deeplab模型存在空洞卷积核对高分辨率遥感图像的信息利用率不足，限制分类精度进一步提高的问题，鉴于此，本文提出了一种高分辨率遥感图像分类新模型—Dspp。Dspp模型采用密集卷积网络连接结构，将Deeplab的空洞卷积金字塔结构替换成密集连接结构，以提高信息利用率并且增强模型的泛化能力，通过与当前经典的FCN、FCN8s、Deeplab分类网络模型进行实验对比，结果表明Dspp模型相较于FCN模型、FCN-8S模型、Deeplab模型的整体...

High-resolution remote sensing image classification is a current research hotspot.The high-resolution remote sensing image classification model(Deeplab)based on deep convolutional networks and fully connected conditional random fields is widely used in this field because of its efficient and accurate classification performance.The Deeplab model has the problem of insufficient information utilization of high-resolution remote sensing images by hole convolution,which limits the further improvement of classification accuracy.In view of this,this p...