一种基于聚类互对比损失的非对称双分支编码网络的遥感图像语义分割方法

本发明公开了一种基于聚类互对比损失的非对称双分支编码网络的遥感图像语义分割方法，涉及深度学习领域，包括：选取若干幅原始的遥感场景图像和对应的归一化数字表面模型以及真实语义分割图像，构建训练集并进行图像标记；对训练集进行预处理，获取原始输入图像；构建卷积神经网络模型，将原始输入图像输入到卷积神经网络模型中进行训练，直至模型收敛，得到卷积神经网络语义分割模型；将待测的遥感场景图像输入到卷积神经网络语义分割模型中，输出对应的语义分割预测图。本发明依据非对称编码器挖掘局部细节信息和全局语义信息，通过基于聚类的互对比损失结合高层的两级语义信息进行互监督，降低因类不平衡导致的各类别关联性差的风险。