![](/images/graphics-bg.png)
SiameseDenseU-Net-based Semantic Segmentation of Urban Remote Sensing Images
المؤلفون المشاركون
Dong, Rongsheng
Li, Fengying
Bai, Lulu
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-03-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Boundary pixel blur and category imbalance are common problems that occur during semantic segmentation of urban remote sensing images.
Inspired by DenseU-Net, this paper proposes a new end-to-end network—SiameseDenseU-Net.
First, the network simultaneously uses both true orthophoto (TOP) images and their corresponding normalized digital surface model (nDSM) as the input of the network structure.
The deep image features are extracted in parallel by downsampling blocks.
Information such as shallow textures and high-level abstract semantic features are fused throughout the connected channels.
The features extracted by the two parallel processing chains are then fused.
Finally, a softmax layer is used to perform prediction to generate dense label maps.
Experiments on the Vaihingen dataset show that SiameseDenseU-Net improves the F1-score by 8.2% and 7.63% compared with the Hourglass-ShapeNetwork (HSN) model and with the U-Net model.
Regarding the boundary pixels, when using the same focus loss function based on median frequency balance weighting, compared with the original DenseU-Net, the small-target “car” category F1-score of SiameseDenseU-Net improved by 0.92%.
The overall accuracy and the average F1-score also improved to varying degrees.
The proposed SiameseDenseU-Net is better at identifying small-target categories and boundary pixels, and it is numerically and visually superior to the contrast model.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Dong, Rongsheng& Bai, Lulu& Li, Fengying. 2020. SiameseDenseU-Net-based Semantic Segmentation of Urban Remote Sensing Images. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1193287
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Dong, Rongsheng…[et al.]. SiameseDenseU-Net-based Semantic Segmentation of Urban Remote Sensing Images. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1193287
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Dong, Rongsheng& Bai, Lulu& Li, Fengying. SiameseDenseU-Net-based Semantic Segmentation of Urban Remote Sensing Images. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1193287
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1193287
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)