用于土地覆盖分类的密集融合同窗网络
计算机视觉与模式识别
2019-11-20 v1
摘要
近来，基于FCN的方法在语义分割方面取得了很大进展。与寻常场景不同，卫星图像具有特定特征，其要素常延伸至大范围且无规则或清晰边界。因此，有效的中层结构信息极度缺失，精确的像素级分类成为难题。本文提出一种密集融合同窗网络（DFCNet）用于土地覆盖分类。
引用
@article{arxiv.1911.08169,
title = {Dense Fusion Classmate Network for Land Cover Classification},
author = {Chao Tian and Cong Li and Jianping Shi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.08169},
year = {2019}
}