采用训练集和验证集对该模型进行训练、验证,高效、准确地分割遥感影像的地物类别(建筑、水体、植被、裸地、道路),实现了通道-空间注意力与deeplabv3plus语义分割模型之间的嵌入式使用,提高语义分割的准确率和交并比。 附图说明 [0045] 图1是本发明提供的一种基于通道-空间注意力和deeplabv3plus的遥感影像语义分割方法...
本发明公开一种基于通道空间注意力和DeeplabV3plus的遥感影像语义分割方法,其步骤具体为将遥感影像地物划分为建筑,水体,植被,裸地,道路五个类别标签并对每个类别进行掩码标注;利用PyhtonOpenCV中的Canny边缘检测算子强化遥感影像图片中地物类别的纹理特征;对DeeplabV3plus模型中的主干网络输出的深层特征加入通道注意力和空间注...
摘要:本发明公开一种基于通道‑空间注意力和DeeplabV3plus的遥感影像语义分割方法,其步 骤具体为将遥感影像地物划分为建筑、水体、植被、裸地、道路五个类别标签并对每个类别进行掩码 标注;利用P yht on‑Ope nCV中的Canny边缘检测算子强化遥感影像图片中地物类别的纹理特征;对 DeeplabV3plus模型中的主干网络输出的...
本发明公开一种基于通道-空间注意力和DeeplabV3plus的遥感影像语义分割方法,其步骤具体为将遥感影像地物划分为建筑、水体、植被、裸地、道路五个类别标签并对每个类别进行掩码标注;利用Pyhton-OpenCV中的Canny边缘检测算子强化遥感影像图片中地物类别的纹理特征;对DeeplabV3plus模型中的主干网络输出的深层特征加入通道注意力...