基于多尺度特征融合的遥感影像语义分割

针对传统的遥感影像语义分割方法存在分类能力差和分割效果不精细的问题，设计并实现一种基于U-Net的多尺度特征融合网络。网络通过多尺度跳跃连接组合不同层级的语义特征；结合通道注意力机制增强跳跃连接中关键特征的表达能力；利用空洞空间金字塔池化结构融合深层特征，进一步加强网络在复杂背景中的分类性能。在公开数据集Vaihingen上进行的实验表明，多尺度特征融合网络相比通用分割网络具有更高的表现性能和更好的实用价值。