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申请/专利权人：北方工业大学
摘要：本发明公开了一种基于多重上下文U‑Net网络的复杂场景遥感图像分割方法，包括以下步骤：在U‑Net网络的编码器部分构建基于上下文Transformer的目标特征提取模块，通过该模块优化对遥感图像多类目标的特征提取；在跳层连接上加入多阶段卷积注意力模块，多阶段卷积注意力模块通过多阶段卷积捕获目标边界的多尺度上下文信息，之后通过结合坐标注意力机制捕获图像目标的全局信息，提升遥感图像边界分割精度；在U‑Net网络解码器部分构建了基于双阶段注意力的多尺度特征融合模块，实现对多类目标的特征提取能力，并改善网络模型对遥感图像边界信息的感知能力，提高遥感图像的分割精度。
主权项：1.一种基于多重上下文U-Net网络的复杂场景遥感图像分割方法，其特征在于：包括以下步骤：在U-Net网络的编码器部分构建基于上下文Transformer的目标特征提取模块，通过该模块优化对遥感图像多类目标的特征提取；在跳层连接上加入多阶段卷积注意力模块，多阶段卷积注意力模块通过多阶段卷积捕获目标边界的多尺度上下文信息，之后通过结合坐标注意力机制捕获图像目标的全局信息，提升遥感图像边界分割精度；在U-Net网络解码器部分构建了基于双阶段注意力的多尺度特征融合模块，通过该模块融合了编解码器获取到的图像特征信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北方工业大学 一种基于多重上下文U-Net网络的复杂场景遥感图像分割方法
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