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摘 要:本发明公开了一种基于高度感知的多路并行网络的遥感图像分割方法,以原始遥感图像作为网络输入,设计多路并行网络作为提取图像特征的底层网络用以提取遥感图像的多层语义特征图,同时固定每条路径中的空间分辨率;利用门控高低层特征融合方法,将低层特征图与高层特征图相互融合,同时门机制在融合过程中筛选出来自每层的有效信息;引入高度特征解码器分支,将数字地表面模型图像作为训练时的额外标签,利用学习高度几何特征作为语义上下文的指导,并且该模型在测试时不需要遥感图像对应的数字地表面图像作为额外的标签;最后构建联合损失函数对多任务进行训练。本发明减少了模型的参数量,提高了遥感图像分割的准确度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202111105080.3 | 专利名称: | 基于高度感知的多路并行网络的遥感图像分割方法 |
申请日: | 2021-09-22 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/34搜分类 遥感搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |