一种遥感图像细粒度语义分割方法及装置

    公开(公告)号:CN119418043A

    公开(公告)日:2025-02-11

    申请号:CN202411291639.X

    申请日:2024-09-14

    Abstract: 本发明公开了一种遥感图像细粒度语义分割方法及装置,该方法包括:构建基于跨域编码器‑跨域解码器的神经网络,获取若干对地观测遥感图像作为训练集,对构建的神经网络进行训练,得到语义分割模型,用于对地观测遥感图像细粒度语义分割预测。该神经网络通过用跨域耦合层替换普通卷积块对频域中的细粒度纹理和周期模式以及空间域中的边缘、形状和广泛的结构元素进行更全面的建模,用于增强学习表示的可辨别性;通过跨级融合模块聚合编码器和解码器的特征表示,弥合编码器和解码器之间的差距。本发明可以有效结合频域和空间域特征,增强所学习的特征表示的可辨别性和上下文理解,解决了捕获细粒度纹理和周期性模式的局限性,提高语义分割精度。

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