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基于深度学习算法模型的遥感影像道路提取技术

致谢第3-4页
摘要第4-5页
abstract第5-6页
变量注释表第14-15页
1 绪论第15-23页
    1.1 研究背景及意义第15-16页
    1.2 国内外研究现状第16-20页
    1.3 研究内容及结构安排第20-23页
2 道路提取总体思路第23-36页
    2.1 遥感影像道路分类第23-24页
    2.2 遥感影像道路特征分析第24-26页
    2.3 深度学习相关理论第26-35页
    2.4 深度学习提取道路可行性分析第35页
    2.5 本章小结第35-36页
3 结合细化算法的全卷积神经网络道路提取方法第36-55页
    3.1 引言第36页
    3.2 道路提取方法第36-46页
    3.3 实验与分析第46-54页
    3.4 本章小结第54-55页
4 结合回归算法的全卷积神经网络道路提取方法第55-72页
    4.1 引言第55页
    4.2 道路提取方法第55-64页
    4.3 实验与分析第64-70页
    4.4 本章小结第70-72页
5 结论与展望第72-74页
    5.1 论文工作总结第72页
    5.2 存在的问题及展望第72-74页
参考文献第74-80页
作者简历第80-82页
学位论文数据集第82页

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