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申请/专利权人：青岛海洋地质研究所
摘要：本发明所述的基于深度学习的滨海湿地盐田养殖池遥感影像提取方法，基于深度学习、充分考虑局部‑全局信息关联提出耦合条带空洞卷积的局部‑全局网络LGDSNet，以期适用于高分辨率盐田养殖池遥感影像提取，能够获取盐田养殖池的局部和全局信息从而提高在高分影像下盐田养殖池的提取精度，最后将训练好的模型用于盐田养殖池语义分割任务中。包括步骤一、数据集构建；步骤二、构建网络架构；通过构建的遥感影像数据集对其进行训练，以耦合多尺度混合条带卷积的局部‑全局神经网络LGDSNet作为基础模型，LGDSNet模型的网络架构包括编码器、中间部分和解码器三部分；步骤三、盐田养殖池提取；基于训练好的LGDSNet提取模型，实现对滨海湿地盐田养殖池遥感影像的提取。
主权项：1.基于深度学习的滨海湿地盐田养殖池遥感影像提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、数据集构建；步骤二、构建网络架构；通过构建的遥感影像数据集对其进行训练，以耦合多尺度混合条带卷积的局部-全局神经网络LGDSNet作为基础模型，LGDSNet模型的网络架构包括编码器、中间部分和解码器三部分；在编码器中加入Non-Local注意力模块，在中间部分加入了多尺度条带卷积模块，在解码器的转置卷积之后加入了区域注意力模块；通过前向传播提取特征信息得到盐田养殖池的预测值，损失函数将预测值和标签标注的真实值进行差异计算得到损失值；模型通过反向传播更新模型的各参数以达到学习的目的；步骤三、盐田养殖池提取；基于训练好的LGDSNet提取模型，实现对滨海湿地盐田养殖池遥感影像的提取。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛海洋地质研究所 基于深度学习的滨海湿地盐田养殖池遥感影像提取方法
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