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基于自注意力机制的高分遥感影像语义分割
1
作者
杨军
张金影
康玥
《哈尔滨工程大学学报》
北大核心
2025年第2期344-354,共11页
针对遥感影像多尺度特征提取困难、上下文信息利用不足的问题,本文结合自注意力机制和深度可分离卷积提出一种线性多头自注意力网络模型,适用于高分辨率遥感影像语义分割。在自注意力模块之前引入深度可分离卷积,减少计算量的同时有助...
针对遥感影像多尺度特征提取困难、上下文信息利用不足的问题,本文结合自注意力机制和深度可分离卷积提出一种线性多头自注意力网络模型,适用于高分辨率遥感影像语义分割。在自注意力模块之前引入深度可分离卷积,减少计算量的同时有助于捕获局部特征;在编码器分支中提出线性的多头自注意力模块以降低模型的计算复杂度;设计一个解码器来恢复特征图分辨率,通过级联操作整合各层级的特征并生成高分辨率的语义分割结果。所提算法在ISPRS Vaihingen和Potsdam数据集上的分割结果的mF1分别达到了90.77%和92.36%,与目前主流算法相比,不透水表面、建筑、低矮植物、树木类的分割准确率及总体分割准确率均有提高。本文算法构建的线性多头自注意力网络是一种高效的高分辨率遥感影像语义分割模型。
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关键词
高分辨率遥感影像
多头自注意力
深度可分离卷积
语义分割
特征提取
卷积神经网络
编码器
解码器
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职称材料
题名
基于自注意力机制的高分遥感影像语义分割
1
作者
杨军
张金影
康玥
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
兰州交通大学测绘与地理信息学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
北大核心
2025年第2期344-354,共11页
基金
国家自然科学基金项目(42261067,61862039)
兰州市人才创新创业项目(2020-RC-22)
+1 种基金
兰州交通大学天佑创新团队项目(TY202002)
甘肃省教育厅优秀研究生“创新之星”项目(2022CXZX-613)。
文摘
针对遥感影像多尺度特征提取困难、上下文信息利用不足的问题,本文结合自注意力机制和深度可分离卷积提出一种线性多头自注意力网络模型,适用于高分辨率遥感影像语义分割。在自注意力模块之前引入深度可分离卷积,减少计算量的同时有助于捕获局部特征;在编码器分支中提出线性的多头自注意力模块以降低模型的计算复杂度;设计一个解码器来恢复特征图分辨率,通过级联操作整合各层级的特征并生成高分辨率的语义分割结果。所提算法在ISPRS Vaihingen和Potsdam数据集上的分割结果的mF1分别达到了90.77%和92.36%,与目前主流算法相比,不透水表面、建筑、低矮植物、树木类的分割准确率及总体分割准确率均有提高。本文算法构建的线性多头自注意力网络是一种高效的高分辨率遥感影像语义分割模型。
关键词
高分辨率遥感影像
多头自注意力
深度可分离卷积
语义分割
特征提取
卷积神经网络
编码器
解码器
Keywords
high-resolution remote sensing image
multihead self-attention
depthwise separable convolution
semantic segmentation
feature extraction
convolutional neural network
encoder
decoder
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自注意力机制的高分遥感影像语义分割
杨军
张金影
康玥
《哈尔滨工程大学学报》
北大核心
2025
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