基于加权损失融合网络的遥感图像分割方法、装置及介质
基本信息
| 申请号 | CN202011097624.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112364699A | 公开（公告）日 | 2021-02-12 |
| 申请公布号 | CN112364699A | 申请公布日 | 2021-02-12 |
| 分类号 | G06K9/00(2006.01)I; | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 颜军;张永军;刘文杰;邓剑文;吴明朗;郑忠良;郝梦 | 申请（专利权）人 | 广东欧比特人工智能研究院有限公司 |
| 代理机构 | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 | 代理人 | 郑晨鸣 |
| 地址 | 519080广东省珠海市唐家东岸白沙路1号欧比特科技园 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于加权损失融合网络的遥感图像分割方法、装置及介质的技术方案，包括：对遥感影像进行预处理，得到训练数据；构建卷积神经网络，卷积神经网络包括多通道训练分支的编码器，通过编码器对训练数据进行上下文提取；构建双金字塔模块，通过双金字塔模块的对训练数据进行特征图提取，输出对应的特征图；对得到特征图进行上采样处理，得到不同尺寸的特征图，将特征图进行融合；构建感知损失网络，计算感知损失，与训练损失加权融合，并反向传播到训练网络中更新参数。本发明的有益效果为：该网络提取了高质量的深层特征和尺度特征，同时极大限度的避免空间特征的丢失，有效的提高了遥感图像的分割效果，并且训练拟合也更快。 |
