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采用多层深度特征融合的合成孔径雷达图像语义分割

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摘要

针对传统特征表征能力不强的问题,本文提出一种采用多层深度特征融合的极化合成孔径雷达图像语义分割方法。利用经过预训练的VGG-Net-16模型提取表征能力更强的多层图像特征,再将各层深度特征分别用于训练对应的条件随机场模型,最后将多个条件随机场模型的输出结果进行融合,实现最终的图像语义分割。实验结果表明,与基于传统经典特征的方法相比,本文方法取得了最高的总体分类精度,说明本文采用的融合特征具有比传统特征更强的表征能力。

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补充资料

DOI:10.3788/cjl201946.0210001

作者单位:

    空军工程大学
    空军工程大学信息与导航学院
    空军工程大学

引用该论文

胡涛,李卫华,秦先祥. 采用多层深度特征融合的合成孔径雷达图像语义分割[J].中国激光,2019,46(02):0210001.