公开(公告)号：CN114943893A

公开(公告)日：2022-08-26

申请号：CN202210476210.2

申请日：2022-04-29

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 翁理国 ,  马占明 ,  胡凯 ,  夏旻

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/70 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种土地覆盖分类的特征增强网络，包括如下步骤：S1、获取训练图像集和测试图像集；S2、构造网络模型，包括建立四个下采样层；S3、构建解码网络，包括建立自注意特征模块、通道特征强化模块和特征融合模块；S4、通过特征融合模块，将下采样过程中的不同尺寸的信息进行融合，指导骨干网络特征地图获取空间维度上隐藏层的信息。该种土地覆盖分类的特征增强网络，加强了隐藏层中的语义信息的提取，将隐藏层的语义信息传递原始特征图，得到特征图的上下文像素的类别信息，从而改善建筑物和水域分割过程中的边缘模糊和建筑物误判等问题，提高了分割精度，增强了算法的普适性。

公开(公告)号：CN114943893B

公开(公告)日：2023-08-18

申请号：CN202210476210.2

申请日：2022-04-29

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 翁理国 ,  马占明 ,  胡凯 ,  夏旻

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/70 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种土地覆盖分类的特征增强方法，包括如下步骤：S1、获取训练图像集和测试图像集；S2、构造网络模型，包括建立四个下采样层；S3、构建解码网络，包括建立自注意特征模块、通道特征强化模块和特征融合模块；S4、通过特征融合模块，将下采样过程中的不同尺寸的信息进行融合，指导骨干网络特征地图获取空间维度上隐藏层的信息。该种土地覆盖分类的特征增强方法，加强了隐藏层中的语义信息的提取，将隐藏层的语义信息传递原始特征图，得到特征图的上下文像素的类别信息，从而改善建筑物和水域分割过程中的边缘模糊和建筑物误判等问题，提高了分割精度，增强了算法的普适性。