一種準(zhǔn)確率高的遙感圖像語(yǔ)義分割方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202110753258.9 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN113298817A 公開(kāi)（公告）日 2021-08-24
申請(qǐng)公布號(hào) CN113298817A 申請(qǐng)公布日 2021-08-24
分類號(hào) G06T7/10（2017.01）I;G06K9/46（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 張永軍;楊剛;牛夢(mèng)佳;唐浩;曾駿;陳添 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 貴陽(yáng)歐比特宇航科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 貴州啟辰知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 趙彥棟
地址 550018貴州省貴陽(yáng)市貴陽(yáng)國(guó)家高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開(kāi)發(fā)區(qū)長(zhǎng)嶺南路茅臺(tái)國(guó)際商務(wù)中心B樓19樓
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開(kāi)一種準(zhǔn)確率高的遙感圖像語(yǔ)義分割方法，該方法基于密集特征提取設(shè)計(jì)Dens?inception模塊以減小網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)，通過(guò)淺層連接RFB多尺度模塊來(lái)加強(qiáng)上下文信息的連接，提取淺層特征與解碼器進(jìn)行特征融合；在編碼器中引入伴隨損失神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)訓(xùn)練模型與最終層的損失自適應(yīng)的調(diào)節(jié)模型的參數(shù)，使模型具有更好的分割性能；本發(fā)明能提高語(yǔ)義分割的準(zhǔn)確率。