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申请/专利权人：湖南工商大学
摘要：本发明实施例提供了一种基于神经网络模型的遥感图像建筑物分割方法及相关设备，涉及遥感图像分割技术领域，该方法包括：获取待处理的目标遥感图像；构建遥感图像分割模型；通过多尺度Transformer模块得到N个不同尺度的全局特征图；通过CNN下采样模块得到N个不同尺度的局部特征图；将N个全局特征图和N个局部特征图合并为N个特征融合图；将目标特征融合图依次与N‑1个特征融合图进行合并，得到整体特征图，并基于整体特征图获取目标遥感图像的像素级分割结果。通过本发明，解决了遥感图像分割精度较低的问题，进而达到了提升遥感图像的分割精度的效果。
主权项：1.一种基于神经网络模型的遥感图像建筑物分割方法，其特征在于，包括：获取待处理的目标遥感图像；结合多尺度Transformer模块和CNN下采样模块构建遥感图像分割模型；将所述目标遥感图像输入至所述遥感图像分割模型中，通过所述多尺度Transformer模块中N个不同尺度的全局特征提取层处理所述目标遥感图像，得到N个不同尺度的全局特征图；通过所述CNN下采样模块中N个不同尺度的局部特征提取层处理所述目标遥感图像，得到N个不同尺度的局部特征图，任意一个所述局部特征提取层与所述多尺度Transformer模块中相同层数的所述全局特征提取层尺度相同；以相同尺度为基准分别将N个所述全局特征图和N个所述局部特征图合并为N个特征融合图；将N个所述特征融合图中尺度最小的所述特征融合图重构为目标特征融合图；按照尺度由小至大的合并顺序，将所述目标特征融合图依次与除所述目标特征融合图之外的N-1个所述特征融合图进行合并，得到整体特征图，并基于所述整体特征图获取所述目标遥感图像的像素级分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南工商大学 基于神经网络模型的遥感图像建筑物分割方法及相关设备
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