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申请/专利权人：中国科学院空天信息创新研究院;齐鲁空天信息研究院

摘要：本发明提供一种全极化SAR图像分割网络模型、分割方法及训练方法，涉及卫星遥感领域，包括：第一支路，用于对图像进行多次残差运算，得到不同维度的第一特征图，基于空洞卷积和多尺度动态卷积捕获末次残差运算输出的第一特征图内不同大小的信息，得到第二特征图，融合两类特征图后再卷积，得到第一融合特征图；第二支路，用于基于自注意力对图像进行运算，基于空间和通道注意力融合得到的不同维度的第二特征图后再卷积，得到第二融合特征图；第三支路用于将第一特征图和第二特征图融合，基于空洞卷积和多尺度动态卷积捕获得到的多个第三融合特征图内不同大小的信息后再拼接及卷积，得到第四融合特征图；加权融合模块，用于融合三条支路的输出。

主权项：1.一种全极化SAR图像分割网络模型，其特征在于，包括：相互并联的第一支路、第二支路和第三支路，加权融合模块；所述第一支路被配置为对所述全极化SAR图像进行多次残差运算，得到多个不同维度的第一特征图，基于空洞卷积和多尺度动态卷积捕获最后一次残差运算输出的第一特征图内不同大小的信息，得到第二特征图，将所述第二特征图与其余不同维度的第一特征图进行融合后再进行卷积处理，得到第一融合特征图；其中，前一次残差运算输出的第一特征图作为后一次残差运算的输入；所述第二支路被配置为基于自注意力机制对所述全极化SAR图像进行多次运算，得到多个不同维度的第二特征图，基于空间注意力机制和通道注意力机制将多个不同维度的第二特征图进行融合后再进行卷积处理，得到第二融合特征图，其中，前一次运算输出的第二特征图作为后一次运算的输入；所述第三支路被配置为分别对所述第一特征图和对应的所述第二特征图进行融合，得到多个第三融合特征图，基于空洞卷积和多尺度动态卷积捕获所述多个第三融合特征图内不同大小的信息，得到多个第三特征图，对所述多个第三特征图进行拼接及卷积处理，得到第四融合特征图；所述加权融合模块被配置为将所述第一融合特征图、所述第二融合特征图、所述第四融合特征图进行加权融合，得到图像分割结果。

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