基于改進YOLOv5的多光譜衛(wèi)星遙感圖像地物分類方法
摘要: 基于深度學習的多光譜衛(wèi)星遙感圖像地物分類算法通常選用RGB波段而忽略NIR等波段數(shù)據(jù),其網(wǎng)絡的特征提取與應用擴展能力有待提升。針對這一問題,文章提出一種基于改進YOLOv5的多光譜衛(wèi)星遙感圖像地物分類方法(即VN-YOLOv5-Seg網(wǎng)絡),該方法聯(lián)合RGB與NIR波段數(shù)據(jù)作為輸入,以YOLOv5目標檢測網(wǎng)絡作為骨干網(wǎng)絡,使用ProtoNet網(wǎng)絡作為分割頭將目標檢測轉換為像素級... (共11頁)
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