基于多尺度混合注意力机制的SAR图像房屋分割方法
图像分割的核心任务是提取更强大的特征表示,而对于合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的房屋分割任务,受特征形变和斑点噪声点的影响,难以提取充足的特征.本文提出一种基于多尺度混合注意力机制的SAR图像房屋分割方法.在编码端引入CBAM注意力机制和DANet双通道自注意力机制用于增强图像的特征表现能力,捕获特征间的长距离依赖关系.在解码端使用多尺度融合的方法,有效利用浅层特征和上下文信息.实验结果证明,本文算法在SAR图像房屋分割任务上,PA值达到96.54%,MIoU值达到87.22%.与CBAM和DANet相比,本文算法在MIoU上分别提高了5.1%,0.99%.
SAR图像、注意力机制、房屋检测、特征融合、DANet
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TP18(自动化基础理论)
2023-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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