您好，欢迎访问吉林省农业科学院 机构知识库！
吉林省农业科学院机构知识库

全部

  • 全部
  • 标题
  • 学者
  • 机构
  • 关键词

融合注意力机制和权重平衡算法的遥感图像分类

文献类型： 中文期刊

作者： 王民水 1 ; 王明常 1 ; 王婧瑜 2 ; 刘子维 1 ;

作者机构： 1.吉林大学地球探测科学与技术学院

2.吉林省农业科学院

关键词： 注意力机制;权重平衡算法;DeepLabV3+网络;遥感图像;地物分类

期刊名称： 吉林大学学报(地球科学版)

ISSN： 1671-5888

年卷期： 2025 年 55 卷 002 期

页码： 697-704

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 针对城市遥感图像各种地物分布不均衡、分类精度较低的问题,提出融合并行注意力与权重平衡算法的遥感图像分类方法。该方法在DeepLabV3+和ResNet50创建的语义分割网络基础上,采用并行组合方式,融入通道注意力和空间注意力算法,提高网络的特征提取能力;针对遥感图像地物类别占比不均衡问题,引入地物类别权重平衡算法,提高小类别地物的分类精度。为了验证网络模型的分类效果,利用Vaihingen数据集和Postdam数据集进行实验。实验结果表明:融合注意力机制和权重平衡算法的分类网络在Vaihingen数据集中测试数据的像素精度、平均交并比、平均F1值分别为96.66%、90.35%、96.66%,在Postdam数据集中测试数据的像素精度、平均交并比、平均F1值分别为95.74%、81.47%、91.82%;从分类细节看,增加注意力机制和权重平衡算法对占比较少的汽车识别精度有显著提高,在Vaihingen数据集中汽车的像素精度提高了26.44%,在Postdam数据集中汽车的像素精度提高了21.84%,取得了较好的分类效果。

  • 相关文献

[1]基于改进YOLO v5s算法的大豆叶片虫洞的识别. 方文博,郭永刚,关法春,张伟,刘倩倩,王树文,张正超,于皓然. 2023

作者其他论文 更多>>
置顶
购物车
反馈

© 京ICP备09089781号-29 主办单位：吉林省农业科学院

学术资源： 中国农业科学院 农业专业知识服务系统 农科联盟资源共建共享平台 中国农业科技文献与信息服务平台 中国农业期刊集成服务平台