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申请/专利权人：上海电力大学
摘要：本发明提供了一种对抗注意力机制的遥感图像道路分割方法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤S1，对遥感图像四次下采样，得到特征图；步骤S2，对特征图并行进行卷积操作，得到卷积结果；步骤S3，对特征图进行全局平均池化操作，得到池化结果；步骤S4，对卷积结果和池化结果进行Concat操作，得到多尺度图像特征；步骤S5，将第一多尺度图像特征进行上采样操作，得到遥感图像大小的特征图，作为上采样特征图；步骤S6，将第二多尺度图像特征输入生成器，得到生成器特征图；步骤S7，将上采样特征图和生成器特征图进行Concat操作，得到遥感图像的道路分割预测图。总之，本方法能够更加准确地对遥感图像进行道路分割预测。
主权项：1.一种基于对抗注意力机制的遥感图像道路分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，将遥感图像输入Xception网络进行四次下采样，得到所述遥感图像十六分之一大小的特征图；步骤S2，对所述特征图并行进行四组具有不同空洞率的卷积操作，再进行归一化处理和调整通道数，得到卷积结果；步骤S3，对所述特征图进行全局平均池化操作，得到池化结果；步骤S4，对所述卷积结果和所述池化结果进行Concat操作，得到多尺度图像特征，将所述多尺度图像特征分为两部分，分别为第一多尺度图像特征和第二多尺度图像特征；步骤S5，将所述第一多尺度图像特征进行上采样操作，得到所述遥感图像大小的特征图，作为上采样特征图；步骤S6，将所述第二多尺度图像特征输入生成器，得到生成器特征图；步骤S7，将所述上采样特征图和所述生成器特征图进行Concat特征融合操作，得到所述遥感图像的道路分割预测图，其中，所述生成器通过训练样本和注意力模块在生成对抗网络中训练得到，所述注意力模块包括卷积层和全局池化层。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海电力大学 基于对抗注意力机制的遥感图像道路分割方法
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