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公开(公告)号:CN118261926A
公开(公告)日:2024-06-28
申请号:CN202410473561.7
申请日:2024-04-19
Applicant: 无锡学院
IPC: G06T7/11 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于多层特征信息融合的滑坡图像分割方法,具体为:获取滑坡图像数据集,并进行预处理后划分为训练集和验证集;构建基于多层特征信息融合的滑坡图像语义分割网络模型,包括编码器和解码器两部分,其中,编码器由主干网络、级联带状空间金字塔池化模块和高效通道注意力模块构成,解码器由多层特征信息融合结构构成;利用训练集和验证集分别对网络模型进行训练和验证,计算损失函数并进行反向传播,更新网络模型参数,得到训练好的滑坡图像语义分割网络模型;将待分割的滑坡图像输入到训练好的滑坡图像语义分割网络模型中,得到待分割滑坡图像的分割结果。本发明通过增强滑坡图像的边缘信息提升对滑坡区域的检测能力。
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