avatar avatar 我的文献 对称式密集连接网络的地基云图分割方法 作者 沈慧想; 夏旻; 施必成; 刘佳 单位 南京信息工程大学大气环境与装备技术协同创新中心 期刊 计算机工程与应用 时间 关键词 深度学习; 对称式密集连接卷积神经网络; 图像分割; 地基云图 基金 国家自然科学基金(No.61773219); 江苏省自然科学基金(No.BK20161533); 江苏省青蓝工程
摘要
为了提高地基云图分割的精度,提出一种对称式密集连接卷积神经网络的云图分割方法进行地基云图分割研究。提出的新的网络结构首先通过普通卷积层提取地基云图特征,然后通过连续的密集连接块和上采样模块对特征图进一步处理,最后通过并联方式融合网络浅层和网络深层的特征图从而实现对地基云图精确的分割。其中,密集块中采用跨层连接的方式实现了网络中所用层的特征传递,使得云图特征得到复用,同时一定程度上减轻了训练过程中的梯度消失问题,通过并联浅层网络和深层网络的特征图实现了对地基云图的进一步精确分割。实验结果表明,该方法与其它用于地基云图分割的机器学习方法相比,能够提高地基云图的分割准确率,具有良好的泛化效果。
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