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申请/专利权人：青岛理工大学
摘要：本发明提供的是一种双流SwinTransformer的遥感场景分类方法，可以显著提高遥感图像的场景分类精度。提出的方法包括边缘合成图像的生成、原始特征和边缘特征的提取、特征融合三个步骤。边缘合成图像的生成是通过可导的Sobel算子提取边缘图像后与，原始图像的灰度图在通道维度连接；原始特征和边缘特征是通过两个结构相同的SwinTransformer，分别提取原始特征和边缘特征；特征融合是将两个特征串联在一块后，通过全连接，将特征融合在一起，并通过重新设计的损失函数形式，优化网络参数。
主权项：1.一种双流SwinTransformer的遥感场景分类方法，其特征在于，包含以下步骤：S1：处理原始遥感影像X∈RH×W×C，其中H、W、C分别是图像的高度、宽度和通道数，将图像进行灰度处理，生成单通道灰度图G；S2：通过可导的Sobel算子，将生成横轴和纵轴的边缘图像Gx和Gy，与灰度图G在通道维度连接，形成一张三通道的边缘图像Ti=ConcatG,Gx,Gy，其中Concat代表串联连接；S3：将原始遥感图像T和边缘图像Ti划分为图像块，其中n指的一张图像的图像块数目， T={x 1 ,x 2 …x n }， Ti={x 1 ,x 2 …x n }；S4：将原始图像块和边缘图像块分别送入两流的SwinTransformer去分别提取特征，两流的Transformer均具有相同结构，并且它们之间的参数各自单独学习，SwinTransformer对边缘图像提取的特征较为特殊，既含有原始的影像信息，又含有边缘的强调信息；S5：经过SwinTransformer提取的原始特征和边缘特征分别为F1和F2，经过以下形式进行融合： F’=FCConcatF1,F2其中Concat代表串联连接，FC代表全连接，F’代表融合特征；S6：将融合特征F’送入softmax分类器，进行最终的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛理工大学 一种双流Swin Transformer遥感场景分类方法
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