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公开(公告)号:CN118154427A
公开(公告)日:2024-06-07
申请号:CN202410218221.X
申请日:2024-02-28
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T3/4053 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06N3/0895 , G06N3/0464 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于光谱超分辨率重建的遥感图像小样本语义分割方法,其中光谱超分辨率重建可以学习三通道图像到高光谱图像的映射函数。本发明方法通过借助高光谱图像丰富的可辨光谱信息,实现在不增加样本的情况下显著提升小样本遥感图像语义分割的性能。该方法在构建过程中充分利用了Vision Transformer的高效特征提取能力,并通过引入Cross Transformer的交叉注意力机制,实现了高光谱重建任务与小样本遥感图像语义分割任务之间信息的深度交互。同时所提方法还进一步增加了基于Simple Linear Iterative Clustering的聚类半监督学习模块,以更全面地挖掘小样本图像中隐含的信息,致力于满足实际遥感图像语义分割任务的需求。本发明显著提升了遥感图像的语义分割性能,而无需增加额外的样本数据。
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