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基于模糊深度卷积神经网络的遥感图像分割( Remote sensing image segmentation based on the fuzzy deep convolutional neural network )
T Zhao J Xu R Chen X Ma
由于卫星图像中相似目标的异质性和光谱的复杂性，遥感图像分割具有很大的不确定性，使得传统的分割方法受到很大的限制。以深度学习为代表的现有语义分割方法取得了突破性进展。然而，传统的深度学习方法，如深度卷积神经网络，是一个完全确定性的模型，不能很好地描述遥感图像的不确定性。针对这一问题，本文提出了一种结合模糊逻辑单元的深度神经网络RSFCNN（遥感图像分割与模糊卷积神经网络）。该网络集成了卷积单元和模糊逻辑单元。利用卷积单元提取不同比例的判别特征，从而为像素级遥感图像分割提供全面信息。模糊逻辑单元用于处理各种不确定性，提供更可靠的分割结果，每个单元通过高斯模糊函数处理特定图像尺度下的特征映射。在两个数据集上进行了实验，结果表明RSFCNN比现有的算法具有更高的分割精度和更好的性能。
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