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申请/专利权人：山东锋士信息技术有限公司

摘要：本发明及一种基于层级式误差修正的高分辨率遥感语义分割方法，属于图像处理技术领域。以最小尺度特征图为起点，每次使用更大尺度的特征图进行修正，将层级i对应的高分辨率遥感图像Xi输入分割网络获得分割特征图Yi，对Yi进行误差区域选择得到i层级特征图对应区域分割特征Yi,A，截取i+1层级高分辨率遥感图像Xi+1中的A对应区域，输入分割网络获得对应区域分割特征Yi+1,A，将Yi,A以及Yi+1,A输入误差修正模块进行误差修正，得到修正特征，重复多次。本发明通过层级式误差修正过程，能够学习到更富表现力的分割特征，针对不同尺寸的物体自适应融合最优尺度特征图，从而提高高分辨率遥感图像语义分割的准确性。

主权项：1.一种基于层级式误差修正的高分辨率遥感语义分割方法，其特征是，包括步骤如下：S1.对于特征提取网络人工指定提取的n个层级特征，每个层级i，将原始图像缩放到各层级所需输入尺寸，将层级i对应的高分辨率遥感图像Xi输入分割网络获得当前层级分割特征图Yi；S2.针对Yi进行误差区域选择，根据损失计算选前topK误差所在区域对应的外接矩形A，得到i层级特征图对应区域分割特征Yi,A；S3.截取i+1层级高分辨率遥感图像Xi+1中的A对应区域，输入分割网络获得对应区域分割特征Yi+1,A；S4.将两个层级的区域分割特征Yi,A以及Yi+1,A输入误差修正模块进行误差修正，得到修正特征Yi+1,A*；所述的误差修正模块首先将第i层级区域分割特征Yi,A上采样至第i+1层级尺寸，得到上采样误差区域特征Yi-i+1,A，随后与相同尺寸的区域分割特征Yi+1,A进行拼接，拼接特征通过误差修正网络进行修正，得到修正候选特征Yi+1,A’，Yi+1,A’与上采样误差区域特征Yi-i+1,A一同进行高置信度采样，将上采样误差区域特征Yi-i+1,A中置信水平低的像素点替换为修正候选特征Yi+1,A’中置信水平高的像素点，从而实现层级式的误差修正；所述的误差修正网络使用两层深度可分离卷积，拼接特征经过误差修正网络后得到修正候选特征Yi+1,A’，Yi+1,A’大小与拼接特征相同，通道数被压缩至原先二分之一，即与误差区域特征Yi,A以及Yi+1,A具有相同的通道数，从而实现信息的交换及融合，该过程公式化如下： ，其中，upsampling表示上采样操作，concat表示特征拼接操作，errorCorrect表示误差修正网络，这里为两层深度可分离卷积；S5.将i层级分割特征Yi上采样到i+1层级大小得到上采样特征Yi-i+1，并将Yi-i+1中A对应区域替换为修正特征Yi+1,A*，最终得到i+1层级误差修正特征Yi-i+1,A*；S6.重复上述步骤S1-S5过程，直到i等于指定层级n-1，得到层级n对应的分割特征图Yn-1-n,A*，将该分割特征图上采样至原图大小得到最终经过层级式误差修正的分割图。

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