基于Transunet边缘信息强化与多维特征感知的遥感图像分割方法

本发明属于深度学习技术、遥感图像分割领域，尤其为基于Transunet边缘信息强化与多维特征感知的遥感图像分割方法，该方法包括：S1，准备数据集；S2，构建遥感图片本文描述；S3，构建、训练遥感图像分割模型；S4，模型保存与测试。本发明设计了一种基于边缘特征补偿下采样支路与文本特征提取支路相并行的多模态特征提取方法；残差混合轴向注意力模块组成的tranformer结构；嵌入文本‑图片多维度特征融合增强模块以及解码器部分。本发明能够通过文本与图片多模态特征增强策略提升地物鉴别能力，增强分割边界与小目标物体特征信息，保留更多细粒度特征，更好的捕获跨区域的长距离依赖关系，缓解了深层网络中常见的梯度消失问题，同时提高小样本数据集分割效果。