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摘要
目前深度学习技术被广泛应用于解决实际问题的各个领域,其中在筏式海水养殖区识别方面也取得了很大的进展。但由于海水养殖区环境复杂,导致容易产生误分问题。本文主要利用高分遥感影像,通过人工标注三分类标签,利用具有SE结构的改进的PSPNet模型来进行紫菜养殖区的识别工作,有效的改善了小样本误分问题。PSPNet能同时捕获紫菜养殖区的高级语义特征以及不同尺度的空间信息,SE结构通过学习的方式来自动获取到每个特征通道的重要程度,提升有用的特征并抑制对当前任务用处不大的特征,以提高小样本识别率。实验结果表明,与经典的FCN,U-Net网络相比该方法在紫菜养殖区的识别上有更好的效果,能够实现紫菜养殖区的提取应用。
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