【摘 要】
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航拍影像同一场景不同对象尺度差异较大,采用单一尺度的分割往往无法达到最佳的分类效果。为解决这一问题,提出一种基于注意力机制的多尺度融合模型。首先,利用不同采样率的
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51407076);中央高校基本科研业务费专项资金(2018MS075)
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航拍影像同一场景不同对象尺度差异较大,采用单一尺度的分割往往无法达到最佳的分类效果。为解决这一问题,提出一种基于注意力机制的多尺度融合模型。首先,利用不同采样率的扩张卷积提取航拍影像的多个尺度特征;然后,在多尺度融合阶段引入注意力机制,使模型能够自动聚焦于合适的尺度,并为所有尺度及每个位置像素分别赋予权重;最后,将加权融合后的特征图上采样到原图大小,对航拍影像的每个像素进行语义标注。实验结果表明,与传统的FCN、DeepLab语义分割模型及其他航拍影像分割模型相比,基于注意力机制的多尺度融合模型不仅具有更
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