建筑物遥感图像的特征提取方法、特征提取模型、系统及存储介质

本申请涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种建筑物遥感图像的特征提取方法、特征提取模型、系统及存储介质。设计一种多尺度小波变换卷积特征融合网络，在不同尺寸，不同分辨率以及建筑物分布情况复杂、相似物体较多的情况下控制错分现象；在多尺度小波变换卷积特征融合网络的编码器上设计了一个多尺度小波变换卷积模块，分别对影像中的高频信息和低频信息进行多尺度特征学习；在编码器末端设置用于增强模型全局信息的提取能力的空间与通道注意力协同作用机制模块，在增强局部上下文信息的捕获能力的同时，避免因为多尺度卷积带来的参数剧增问题；此外，在解码器上设计特征融合提取模块，用以融合不同尺度特征。旨在解决如何减少建筑物遥感图像识别过程中错分现象的同时节省模型算力开销的问题。