一种基于Kan-Mamba模型的遥感图像语义分割方法及装置

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正文
推荐专利
一种基于Kan-Mamba模型的遥感图像语义分割方法及装置
申请号:CN202411606296
申请日期:2024-11-12
公开号:CN119399473B
公开日期:2025-10-03
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于KAN‑Mamba的多源遥感图像语义分割方法及装置,用于提高遥感图像语义分割的准确度,包括KAN‑Mamba特征提取网络和Uper_Head解码器;所述KAN‑Mamba特征提取网络包括一个Stem卷积神经网络和四阶段的KAN‑Mamba特征提取模块,通过KAN‑Mamba特征提取网络对融合遥感图像进行分阶段的特征提取,获取多尺度特征;所述Uper_Head解码器,包括侧边特征构建单元、池化单元、特征融合单元和分类层,通过侧边特征构建单元和池化单元对多尺度特征进行侧边特征构建、池化操作,再通过特征融合单元进行逐级的特征融合,接着通过BottleNeck层进行通道融合,最后通过分类层得到语义分割标签。本发明对于多源遥感图像的语义分割准确率更高、模型收敛更快、细节信息更精确。
技术关键词
特征提取模块 特征提取网络 遥感图像语义分割 多源遥感图像 输出特征 卷积特征 阶段 解码器 采样模块 语义标签 多尺度特征 扫描模块 状态空间方程 序列 合成孔径雷达图像 融合特征 多项式 通道
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