基于动态对齐和显著性约束的半监督建筑物实例提取方法

本发明提供一种基于动态对齐和显著性约束的半监督建筑物实例提取方法，包括：获取大量高分辨率遥感影像并进行裁剪和划分，并对少部分影像中的建筑物进行实例级标注，得到少量有建筑物实例标签的数据和大量无建筑物实例标签的数据；将无标签数据进行不同的数据增强，得到重度增强的无标签数据和普通增强的无标签数据；构建CLC‑SIE，将所述的有标签数据和增强后的无标签数据输入CLC‑SIE网络进行训练，训练完成得到建筑物实例提取模型。本发明基于动态对齐和显著性约束构建端对端的半监督提取网络，解决现有提取方法区分背景干扰难、伪标签噪声影响和多阶段训练复杂的问题，在提升伪标签质量的同时提高建筑物实例提取的性能。