摘要
本发明公开了一种基于高分辨率特征双向融合的遥感图像语义变化检测方法,属于遥感图像语义变化检测领域,包括利用高分辨率网络中进行多尺度特征提取,利用双向深浅特征聚合模块进行多尺度特征的整合,通过高分辨率差异提取模块获取差异特征,使用高效通道注意模块对进行细化,得到两个语义分割图和二值变化图,将两个语义分割图叠加在二值变化图上,最终生成语义变化图。本方法相比于其他现有的语义变化检测方法更加优异,特别是在识别变化区域的轮廓和检测复杂场景的细微变化区域方面效果要更好,并且能够降低因视觉的相似性导致的语义错误,且该方法拥有更加广泛的适用性。
技术关键词
语义变化检测方法
上采样
多尺度特征提取
通道
图像
模块
批量
全局平均池化
注意力
粗略
网络
轮廓
视觉
场景
元素
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网络流量数据
初始聚类中心
样本
核心网络流量
环境检测方法
识别模型训练方法
视觉特征提取
标注方法
拆解作业
标注管理方法
动力电池
电池外观
历史运行数据
电池放电深度
图像检测模型