基于改进PSPnet的无人机农田场景语义分割
刘尚旺1
张杨杨2
蔡同波1
唐秀芳1
王长庚1
1.河南师范大学 计算机与信息工程学院,河南 新乡 453007;"智慧商务与物联网技术"河南省工程实验室,河南 新乡 4530072.河南师范大学 计算机与信息工程学院,河南 新乡 453007;中国农业科学院 农田灌溉研究所,河南 新乡 453002;"智慧商务与物联网技术"河南省工程实验室,河南 新乡 453007
摘要：[目的]改进PSPnet语义分割模型在无人机农田场景下的性能.[方法]对PSPnet语义分割模型进行3方面改进:①通过不同维度特征级联,在强化场景解析的基础上保留更多图像细节特征.②利用深度可分离卷积模块构建轻量级语义分割模型,使其更加高效.③改进激活函数,提升模型分割效果.[结果]所建模型的平均像素准确率和平均交并比分别为89.48％和82.38％,比改进前的模型提高了18.12％和18.93％,且分割结果优于Unet和DeeplabV3+等模型.[结论]改进后的模型能够有效进行无人机遥感农田场景语义分割.
关键词：PSPnet语义分割特征级联深度可分离卷积激活函数
分类号：TP753(遥感技术)
资助基金：河南省高等学校重点科研项目(21A520022)
论文发表日期：2022-04-28
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 101-108 )
英文信息