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基于改進Swin Transformer的遙感圖像語義分割方法

計算機工程與應用 頁數(shù): 10 2024-02-01
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...

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