一种基于融合CNN和Transformer的河湖沿岸建筑图像分割方法

本发明公开了一种基于融合CNN和Transformer的河湖沿岸建筑图像分割方法，包括以下步骤：获取河湖管理范围内的建筑物遥感图像；对获取的遥感图像进行裁剪，并进行建筑目标标注，进而构建数据集；以U‑Net网络架构为基础，结合动态残差短接模块、多尺度特征通道交叉融合Transformer、双特征通道融合注意力，构建河湖沿岸建筑图像分割模型；对输出结果进行拼接还原，得到原图的分割结果，在实际的河湖监管遥感图像上进行建筑图像分割。本发明通过构建动态残差短接模块替代传统的下采样过程，降低了下采样过程中特征信息的损失，提高了非线性特征信息的传递能力，从而提高模型对多尺度特征信息的捕获能力，其最大限度地减少了复杂建筑形状和建筑尺度差异对分割结果的干扰。