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摘要：本发明公开了一种基于条件掩码增强遥感图像道路连通性的方法及系统，将原始语义分割网络的遥感道路预测图像作为额外监督。通过精准的道路骨干提取模块以及标签图像条件性掩码策略，为网络提供带有道路深层属性的语义信息。本发明设计了通道融合层，旨在高效地融合原始输入图像与预测标签图像的语义信息，自适应地拟合原始网络特征提取方式。此外，提出区域连续性损失函数。该损失函数为断点部分赋予较高的权重值，促使模型关注预测中道路断连的像素点，从而优化道路连通性。本发明能够在仅增加少量参数和计算量的情况下增强网络在遥感图像道路语义分割任务中的性能。
主权项：1.基于条件掩码增强遥感图像道路连通性的方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1、选择基础语义分割网络，训练该网络至收敛，将该网络的推理结果作为预测图像；步骤S2、将步骤S1中获取的预测图像按照不同策略条件性掩码，去除预测图像中的结构信息；步骤S3、设计通道融合层，将步骤S2获取的条件掩码预测图与输入原图像融合为带有清晰道路边界语义信息的三通道图像；步骤S4、将步骤S3得到的三通道图像作为同一基础语义分割网络的训练集输入，利用区域连续性损失和焦点损失计算损失并反向传播、更新参数，直到网络收敛，得到最佳的语义分割算法模型；步骤S5、利用步骤S4训练好的语义分割算法模型进行预测，得到的预测图像作为步骤S2的输入，重复步骤S2-S5，得到最终连续性优秀的语义分割结果图像。
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百度查询： 成都理工大学 基于条件掩码增强遥感图像道路连通性的方法及系统
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