多尺度特征自适应融合的图像语义分割算法

为解决Deeplab v3+网络在解码过程中仅融合一个尺度编码特征,导致部分细节信息丢失,从而造成最终分割结果较为粗糙等问题,提出多尺度特征自适应融合的图像语义分割算法.该算法在Deeplab v3+的解码过程中使用自适应空间特征融合结构,给不同尺度的编码特征分配自适应的融合权重,通过融合编码过程中的多尺度特征进行特征...     

基于改进DeeplabV3+的遥感图像分割算法

针对高分辨率遥感图像语义分割存在地物边缘分割不连续、小目标分割精度不高的缺陷,本文提出一种基于改进DeeplabV3+的遥感图像分割算法,该算法首先使用分散注意力网络ResNeSt替换DeeplabV3+原始主干网络Xeception,以提取更丰富的深层语义信息,从而提高图像分割精度;其次引入坐标注意力机制（Coordinate Attention,CA）,有效获得更精确的分割目标位置信息,使得分割目标边缘更加连续;最后在解码层中采用级联特征融合方法（CFF）提高网络的语义信息表征能力。试验结果表明,该算法在中国南方某城市的高清遥感图像数据集分割任务上mIoU高达97.07%,相比原始DeepLabV3+模型提高了3.39%,能够更好地利用图像语义特征信息,为解译遥感图像语义信息提供一种新的思路。