摘要
本发明公开了一种基于局部‑整体丰度注意力机制的亚像元制图方法,使用一个有丰度语义信息辅助的端到端网络解决混合像元问题,实现多尺度的信息监督;引入丰度注意力机制,利用生成的丰度图估计上下文关系,并将其融合进亚像元分类图的生成过程;使用局部‑整体的空间信息融合策略,先进行局部信息融合确保局部定位效果,再进行全局信息融合保证全局上下文的一致性。相较于现存方法,本发明所提出的方法可解释性好、制图精度高、适用范围广。
技术关键词
亚像元制图方法
注意力机制
特征提取模块
编码器
高维特征向量
采样率
译码器
非暂态计算机可读存储介质
语义
全局信息融合
分辨率
上采样
融合特征
处理器
双线性插值
多尺度
系统为您推荐了相关专利信息
图像识别方法
视觉特征
原型
多层感知机
联合损失函数
血糖检测方法
特征提取模块
XGBoost算法
可穿戴设备
特征提取模型
移动机器人
控制策略
摄像头坐标系
麦克纳姆轮
电机编码器
多尺度特征金字塔
血管分割方法
图像分割模型
序列特征
多层次特征