一种改进的高分辨率滑坡场景语义分割网络

本发明公开一种改进的高分辨率滑坡场景语义分割网络，涉及计算机视觉领域。该网络以高分辨网络为基础框架，加深高分辨网络主干，提取更深层的语义信息，并在主干网络提取的特征图后加入Squeeze‑and‑ExcitationNetworks(SE‑Net)注意力机制，提高特征图的表征质量，通过改进的高分辨率滑坡场景语义分割网络，增强了滑坡分割的准确率，改善了小尺度滑坡的漏检问题；另外，该网络采用交叉熵损失函数和骰子损失函数组成联合损失函数，监督网络训练，改善因正负样本不平衡而导致训练不稳定的问题，并与其他广泛使用的语义分割网络进行对比，结果表明该方法的分割效果更加准确，性能优于其他网络。