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申请/专利权人：西北工业大学

摘要：本发明介绍了一种全局建模与语义集成结合的广义小样本遥感分割算法，包括以下步骤：步骤1，通过编码器提取特征F，同时区分背景中的基础类和新类，共M+N+1个类；步骤2，通过计算类别对比损失LC，以在网络动态更新期间最大化不同类别之间的距离，最小化根据当前迭代和上一次迭代计算出的类内更新距离Lc；步骤3，构建动态解码器，计算每个类别嵌入值Si和视觉嵌入值Fi之间的相似度，得到每个类别的分割掩码，防止相似度得分偏向新类别，使用余弦相似度生成掩码，在ev和ec中对每个嵌入进行l2归一化，生成分段掩码S。本发明提供了一种全局建模与语义集成结合的广义小样本遥感分割算法，对于查询集的样本保持良好分割效果，提升整体的小样本分割性能。

主权项：1.一种全局建模与语义集成结合的广义小样本遥感分割算法，包括以下步骤：步骤1，通过编码器提取特征F，在广义的小样本语义分割中，为M种基类提供了丰富的待标签的图像，并且为N个新类每类仅提供了K个带标签的图像，总共的类别为C＝{c0,c1,…,cM,cM+1,…,cM+N}，背景类别c0表示不属于任何目标类别的像素，该任务的目标是同时区分背景中的基础类和新类，即总共M+N+1个类；步骤2，计算类别对比损失Lc，以在网络动态更新期间最大化不同类别之间的距离，最小化根据当前迭代和上一次迭代计算出的类内更新距离dM： 其中，M是基类的数量，表示在动态更新的t步骤中，类i的精确特征P；同时，激励模型以最大化不同类别原型之间的类间距离dB的方式更新原型，这一改进有助于提高分类的准确性，dB的计算公式为： 其中，T＝M+N+1表示所有类别的总数，最终对比损失Lc的计算公式为：Lc＝dMdB#3步骤3，构建动态解码器，给定一个输入图像首先将图像分割成特征为了实现动态解码器，每个待预测的类别分配一个可学习的类别标记，并得到类别标记序列xi表示与类别Ci相关的可学习特征，T表示类别的数量，然后将这些标记与编码器中的分块视觉特征进行串联，使用x对F进行变换，生成相应的视觉标签特征和类别嵌入最后，通过计算每个类别嵌入值Si和视觉嵌入值Fi之间的相似度，得到每个类别的分割掩码，为防止相似度得分偏向新类别，使用余弦相似度生成掩码，因此，首先在ev和ec中对每个嵌入进行l2归一化，得到ev＝F′0,F′1,F′2,F′3,…FT#4 然后通过以下方法生成分段掩码S： 其中，是一个特征参数，用于放大softmax后的峰值，t为当前步骤的参数，i为类别序号，因为余弦相似度的范围在[-1,1]之间，将S重塑为T×H×P×W×PP为像素点的预测概率，然后上采样到输入图像的大小，并使用softmax运算得到最终的分割预测值

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百度查询： 西北工业大学 一种全局建模与语义集成结合的广义小样本遥感分割算法