基于改進Swin Transformer的遙感圖像語義分割方法

摘要： 在高分辨率的遙感圖像中提取出準確的地物信息對城市規(guī)劃以及土地資源利用有重要作用。然而，遙感圖像具有目標物體之間尺度差異大，背景復雜等特點，易導致提取結(jié)果不準確，特別是對小尺度地物的提取精度較低。為了解決這些問題，提出一種新型雙編碼結(jié)構(gòu)，充分獲取全局語義信息以及空間細節(jié)信息，分階段融合不同尺度的特征信息，增強特征表示能力。構(gòu)造了特征加強模塊（FEM），以減少下采樣中細節(jié)信息的丟失...