摘要
本发明涉及一种基于多尺度实例解耦的遥感影像域泛化语义分割方法,涉及遥感图像解译技术领域,包括多尺度实例编码、域不变实例解耦和域泛化语义解码;以分割骨干网络中的图像特征作为输入,多尺度实例编码模块利用深度卷积、多尺度协同、多路径感知来有效感知跨域实例的特征响应,不受尺度差异、空间变形与噪声的影响;设计域不变实例解耦模块以将跨域风格与图像表示解耦;最后将解耦后的特征输入到域泛化语义解码模块中,以便在未见过的目标域上预测分割图像,该分割方法能够对各种未见过的遥感图像进行泛化,获得较好的分割能力。
技术关键词
语义分割方法
二维离散余弦变换
协方差矩阵
加权特征
多尺度
影像
遥感图像解译技术
输出特征
编码模块
交互机制
变换特征
编码器
重构模型
sigmoid函数
多层感知机
注意力
解码模块
联合损失函数
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分类方法
多层感知机
神经网络模型
噪声数据
模块
移动机器人
网络节点
传感网系统
协作定位方法
传感器网络系统
动作识别方法
全局平均池化
注意力机制
融合全局
输出特征
表面缺陷检测方法
钢铁
表面缺陷图像
深度回归模型
注意力机制