road_detection_mtl:使用深度学习技术从遥感影像进行道路检测 源码

遥感影像的道路检测 这是Pantelis Kaniouras毕业项目的官方仓库,该项目用于荷兰代尔夫特理工大学的地理学硕士,题目是“遥感影像中的道路检测” 。 通过单击以下链接,您可以下载论文并阅读有关它的更多信息: : 摘要:道路网络地图有助于我们日常生活中的大量应用。 但是,它们的自动创建是一项艰巨的任务,到目前为止,已发布的方法无法提供可靠的解决方案。 常见且最新的方法是基于卷积神经网络从遥感图像设计道路检测算法,然后进行结果细化后处理步骤。 在这个项目中,我提出了一种深度学习模型,该模型利用多任务学习技术通过合并先验知识约束来提高道路检测任务的性能。 多任务学习是一种机制,其目的是通过利用从相关任务的训练信号中检索到的信息作为归纳偏差来提高模型的泛化性能,并且顾名思义,它可以同时解决多个任务。 仔细选择将要共同解决的任务有利于保留目标对象(在这种情况下为路网)的特定属性。 我