一种基于多尺度深度监督的高分辨遥感图像语义分割方法

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一种基于多尺度深度监督的高分辨遥感图像语义分割方法
申请号:CN202510132150
申请日期:2025-02-06
公开号:CN119559403B
公开日期:2025-05-13
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于多尺度深度监督的高分辨遥感图像语义分割方法,包括以下步骤:步骤1,获取ISPRS Potsdam数据集和Vaihingen数据集;步骤2,搭建多尺度深度监督网络MDSNet,包括空间分支、语义分支网络和多尺度特征聚合部分;所述空间分支、语义分支网络和多尺度特征聚合部分均为四层结构;步骤3,将训练集输入至多尺度深度监督网络MDSNet中训练,计算损失函数并进行反向传播,更新网络参数,获取训练好的参数模型;步骤4,将测试集输入到训练好的参数模型中,输出目标图像的分割图。本发明提出的方法在提高特征提取能力的同时,提高了语义分割的准确率,以及训练效率和稳定性。
技术关键词
残差模块 多尺度特征融合 分支 特征提取模块 冗余 更新网络参数 上采样 卷积特征 注意力机制 通道 加权特征 坐标 图像 语义特征提取 特征提取能力
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