ResNet18驱动的遥感图像语义分割提升策略

本文主要探讨了"基于神经网络的遥感图像语义分割方法"。在当前遥感图像分析领域，提高语义分割的精度和效率是一个关键挑战。作者针对这一问题，设计了一种创新的深度学习架构，特别结合了ResNet18网络预训练模型的双通道图像特征提取网络。ResNet18是一种深度残差网络，其预训练模型能够为图像特征提取提供强大的基础，使得网络能够更好地理解和处理复杂的数据。 双通道网络设计允许对遥感图像的不同特征层面进行并行处理，这有助于捕捉图像中的多尺度信息。通过拼接多重图像特征图，融合后的特征图增强了对地表目标物的识别能力，提高了特征表达的多样性。此外，作者采用了批标准化层，这是一种正则化技术，可以稳定网络训练过程，防止梯度消失或爆炸；以及带有位置索引的最大池化方法，它考虑了空间信息，有助于保持图像的局部细节，从而提升分类准确率。 实验部分对比了所提出的方法与其他常见的神经网络方法，如U-Net、FCN（全卷积神经网络）等，在小数据集上的表现。结果显示，新设计的网络结构在小样本条件下也能达到90.68%的总体准确率，Kappa系数更是高达0.8595，这表明其在语义分割任务上表现出色。相比于传统方法，不仅分类精度有所提升，而且在训练效率上也有了显著改进，减少了整体的训练时间。 该研究提供了一个有效的遥感图像语义分割策略，利用深度学习技术，特别是ResNet18和双通道网络的优势，有效地解决了小数据量下提高分类精度的问题。这对于遥感数据分析、城市规划、环境监测等多个领域具有实际应用价值。