摘要
本发明公开了segformer网络模型的改进遥感图像分割方法及系统,涉及图像处理技术领域,包括:采集数据,构建GID数据集,并进行预处理;对原始的segformer网络模型进行改进;将训练集输入到改进后的segformer网络模型进行训练,并调参优化模型,输出训练完成后的分割网络模型,将改进后的分割网络模型用于图像分割。本发明将GID遥感数据集中的近红外线图像和RGB图像采用深度学习的方法进行了图像融合,丰富了数据集的语义信息,提高模型分割效率。本发明引入了EPSA模块,取代原有的Segformer的解码器设计,EPSA模块在多个尺度上处理输入。通过多尺度金字塔卷积结构来集成输入特征图的信息。
技术关键词
遥感图像分割方法
网络
融合器
注意力
特征描述符
编码器
阶段
模块
分支
通道
数据
解码器设计
ReLU函数
全局平均池化
图像处理技术
训练集
矩阵
系统为您推荐了相关专利信息
话题
溯源方法
社交平台
可视化技术
贝叶斯信息准则
组合预测模型
长短期记忆网络
强化学习算法
指标预测方法
滑动窗口
视频监控行人
特征提取器
重识别方法
原型
可见光图像
LSTM模型
加密
长短期记忆网络
卷积神经网络模型
伪随机函数
图像检测模型
异常事件
可见光图像
图像特征提取
通道注意力机制