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申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明提出了一种基于改进HRNet的遥感地物覆盖语义分割方法，并在LoveDA高分辨率遥感语义分割数据集上开展相关工作。一方面，在具有丰富场景的数据集上开展工作具有非常重要的意义；另一方面，丰富的场景还带来了像素分布不均衡的问题。对此，本发明提出了基于注意力的HRNetAttention‑basedHRNet，ABHRNet结构。本发明由两部分组成：1基于卷积注意力的增强特征提取模块，在主干网络中引入了卷积注意力模块ConvolutionalBlockAttentionModule，CBAM帮助模型关注数量较少的类别的特征，并减小由复杂的背景信息带来的干扰；2在交叉熵损失的基础上引入了二元交叉熵损失和DiceLoss实现对背景样本的有效监督，并解决目标和背景、目标和目标之间由于面积差距过大带来的难以优化的问题。
主权项：1.一种基于改进HRNet的遥感地物覆盖语义分割方法，其特征在于以下步骤：1在主干网络中引入了卷积注意力模块ConvolutionalBlockAttentionModule，CBAM，使得网络对于本发明中感兴趣的目标特征尤其是数量较少的目标特征赋予了更多的关注，并减小由复杂的背景信息带来的干扰；2在语义分割输出阶段，在交叉熵损失的基础上又引入了二元交叉熵损失和DiceLoss以实现对背景样本的有效监督并解决目标和背景、目标和目标之间由于面积差距过大带来的难以优化的问题。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 一种基于改进HRNet的遥感地物覆盖语义分割方法
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