[发明专利]基于区域注意力多尺度特征融合的遥感图像语义分割方法在审
| 申请号： | 202010651410.8 | 申请日： | 2020-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN111797779A | 公开（公告）日： | 2020-10-20 |
| 发明（设计）人： | 闫浩文;芦万祯;吴小所;蔡佳丽 | 申请（专利权）人： | 兰州交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/42;G06K9/62;G06N3/04;G06T7/11 |
| 代理公司： | 泰州淘权知识产权代理事务所(普通合伙) 32365 | 代理人： | 叶丙静 |
| 地址： | 730070 甘肃省兰州*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于区域注意力多尺度特征融合的遥感图像语义分割方法，包括以下步骤：S1、构建针对遥感图像语义分割网络的网络模型；S2、构建训练数据集，并对收集训练用的数据集进行预处理；S3、将训练用的数据集输入网络模型进行训练，获得训练参数后并进行预测结果。本发明引入了图像级联网络的思想，大大减少了模型参数量。同时利用注意力机制优化编码特征与解码特征，构造出区域注意力模块、多尺度组融合模块，提取和融合不同尺度的特征图，并使用多尺度的语义标签和边界标签指导训练，在模型的参数量仅有8.4M的情况下，有效提高了模型性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 区域 注意力 尺度 特征 融合 遥感 图像 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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