摘要
本申请公开了一种基于深度学习的遥感图像语义分割方法,涉及图像处理技术领域,所述方法包括:对目标遥感图像进行特征提取,得到抽象语义信息特征和边缘信息特征;基于抽象语义信息特征和边缘信息特征确定目标遥感图像在水平方向上对应的第一关键特征以及在垂直方向上对应的第二关键特征;对第一关键特征和第二关键特征进行特征运算,得到目标遥感图像对应的输出特征图;对输出特征图进行语义分割,得到目标遥感图像对应的语义分割结果。本申请对由目标遥感图像在水平方向对应的第一关键特征以及在垂直方向对应的第二关键特征进行特征运算后得到的输出特征图进行语义分割,从而能够从语义分割结果中更为精确地捕捉到目标遥感图像的边缘细节。
技术关键词
遥感图像语义分割
输出特征
融合特征
注意力
转换单元
计算机程序产品
卷积模块
全局平均池化
多尺度
空洞
特征提取模块
图像处理技术
轮廓特征
处理器
纹理特征
可读存储介质
系统为您推荐了相关专利信息
注意力
工况
短时傅里叶变换
机械故障诊断技术
子模块
智能评估系统
语义理解模型
风险评估模型
斯皮尔曼相关系数
时间序列特征