一种改进的Unet建筑物变化检测方法

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32 2020-12-27
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正文 简介
传统的建筑物变化检测方法任务繁重、办事效率低下;本文受到空洞卷积和Resnet卷积神经网络的启发;提出了一种基于Resnet的Unet网络结构;该方法扩大了卷积的感受野;增强了特征的描述能力;在损失函数的选取上采用Tversky损失函数;通过对超参数α和β的选取;从而达到了最优的效果;通过实验结果表明;该算法在建筑物变化检测中取得了良好的效果;
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