基于L-DeepLabv3+的輕量化光學(xué)遙感圖像道路提取

摘要： 針對(duì)DeepLabv3+在進(jìn)行光學(xué)遙感圖像道路提取任務(wù)時(shí)，存在模型參數(shù)量大、細(xì)節(jié)提取效果差等問題，提出一種改進(jìn)DeepLabv3+的輕量化道路提取模型L-DeepLabv3+。首先通過將主干網(wǎng)絡(luò)替換為MobileNetv2來減少模型參數(shù)量；其次，在編碼層中設(shè)計(jì)一個(gè)改進(jìn)的空洞空間卷積池化金字塔模塊。該模塊通過嵌入一個(gè)通道空間并聯(lián)注意力模塊和YOLOF模塊來增強(qiáng)模型特征表達(dá)能力，并...