改進(jìn)U-Net模型的無人機影像在建道路分類

摘要： 針對無人機影像背景復(fù)雜，城市在建道路分類易被相似目標(biāo)、建設(shè)設(shè)施等信息干擾的問題，提出了基于改進(jìn)U-Net模型的無人機影像在建道路提取模型。為獲取更深層次的邊界細(xì)節(jié)信息，采用Res2net結(jié)構(gòu)分階替換原有U-Net網(wǎng)絡(luò)的卷積層，提高網(wǎng)絡(luò)下采樣深度；增加CBAM雙注意力機制模塊引于各分塊特征信息之后，對空間和通道進(jìn)行重新校準(zhǔn)，強調(diào)道路特征，校正模型參數(shù)；引入改進(jìn)的Dense ASP...