基于双分支多尺度融合网络的遥感图像语义分割方法

本发明公开了基于双分支多尺度融合网络的遥感图像语义分割方法，涉及遥感图像语义分割技术领域，此方法采用双编码器和单解码器结构，多尺度特征融合通道和空间路径信息，通过迁移训练，利用Adapter高效参数微调SAM2大模型知识加速新任务学习，而其全局特征和局部特征信息通过全局局部窗口多头自注意力模块进行有效捕捉，针对传统遥感数据集样本种类不平衡问题，采用基于互信息的混合Logit调整损失函数来调节类别权重，提高遥感图像语义分割效果；本发明实现了像素分类和地物对应，有效解决了背景复杂、样本类别不平衡和尺度变化大的分割问题，提高了图像分割的准确性和稳定性，实现对遥感图像的快速、精准分割。