融合多尺度卷积和注意力机制的场景提取方法

来源：电子测量技术杂志2023年第16期北京时间：

作者：闫祎巧，王宏生，赵怀慈，刘鹏飞

单位：1.沈阳工业大学信息科学与工程学院 沈阳 110870; 2.中国科学院沈阳自动化研究所光电信息处理重点实验室 沈阳 110016

摘要：复杂背景下，不同尺度建筑物的特征差异较大，现有算法对多尺度建筑物分割存在分割不均以及误判等问题。为了解决上述问题，本文设计了一种适应多尺度变化的新型网络结构。首先，针对遥感图像场景提分割精度低的问题，引入坐标注意力机制，嵌入到基础网络中增强上下文信息捕获能力，消除噪声的同时增强网络对于空间特征的提取能力。引入了新型递归残差卷积模块，加深网络层次的同时减少信息丢失，提高特征提取效率。最后，在跳跃连接中引入了空洞空间卷积池化金字塔增大网络感受野，增强有效特征，抑制无用特征。设计系统验证模型的实用性。实验结果表明，本文方法在精确率、召回率、F1score和IoU指标中比UNet网络分别提高了305%、156%、13%、308%。

关键词：语义分割;建筑物提取;遥感图像;注意力机制