[发明专利]一种基于深度学习的高分辨率遥感影像语义分割方法在审
| 申请号： | 202110271050.3 | 申请日： | 2021-03-11 |
| 公开（公告）号： | CN112991354A | 公开（公告）日： | 2021-06-18 |
| 发明（设计）人： | 王植;邹俊 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 梁焱 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及遥感影像处理技术领域，提供一种基于深度学习的高分辨率遥感影像语义分割方法，包括：步骤1：获取遥感影像初始数据集并标记地物类别；步骤2：对遥感影像数据集预处理；步骤3：划分训练与验证数据集；步骤4：构建基于深度学习的遥感影像语义分割模型包括数据预训练模块、特征编码层、通道特征重校正模块、特征解码层、多级特征提取模块、特征融合层、分类模块；对应编码与解码层级间设置通道特征重校正层，解码层级后连接多级特征提取层；步骤5：训练遥感影像语义分割模型；步骤6：待语义分割遥感影像的语义分割。本发明能够加强各级特征的利用率，充分利用不同地物的上下文信息，提高遥感影像语义分割的精度、效率与完整性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 高分辨率 遥感 影像 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
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