基于引导注意力和反事实的河湖违规问题遥感监测方法

本发明涉及基于引导注意力和反事实的河湖违规问题遥感监测方法，属于深度学习、遥感图像处理技术领域。通过在解码器的各个层级引入引导注意力，并通过跳跃连接来实现解码阶段的多尺度特征融合；根据各引导注意力模块生成的注意力图分别构造出一个反事实注意力图，用于计算反事实学习损失，将各引导注意力模块的输出特征进行拼接，得到最终特征图，用该特征图进行掩码预测；构建包括图像分割损失与反事实学习的监督损失的复合损失函数对模型进行约束和优化。本发明通过引导模型关注具有判别性的区域特征，并构建反事实样本进行对比学习，提升模型的判别能力与泛化性能，为实现河湖违规问题的高效、精准监测提供新思路。