基于神经网络模型的遥感图像建筑物分割方法及相关设备

本发明实施例提供了一种基于神经网络模型的遥感图像建筑物分割方法及相关设备，涉及遥感图像分割技术领域，该方法包括：获取待处理的目标遥感图像；构建遥感图像分割模型；通过多尺度Transformer模块得到N个不同尺度的全局特征图；通过CNN下采样模块得到N个不同尺度的局部特征图；将N个全局特征图和N个局部特征图合并为N个特征融合图；将目标特征融合图依次与N‑1个特征融合图进行合并，得到整体特征图，并基于整体特征图获取目标遥感图像的像素级分割结果。通过本发明，解决了遥感图像分割精度较低的问题，进而达到了提升遥感图像的分割精度的效果。