遥感图像语义分割的多特征注意力融合网络

针对高分辨率遥感图像中存在背景复杂、目标大小不一、类间具有相似性的问题，提出一种用于遥感图像语义分割的多特征注意力融合网络(Multi-feature Attention Fusion, MAFNet)。MAFNet基于编码和解码结构，在编码阶段，采用空间金字塔池化获取多尺度的上下文信息，同时融合特征通道之间的关联信息，提高特征图的语义表征能力；在解码阶段，基于注意力机制将高层特征与低层特征自适应地融合，逐级恢复目标的细节特征。在公开的数据集Potsdam和Vaihingen上设计了对比实验，PA值分别达到了89.6%和89.1%,验证了该方法的有效性。