基于注意力機制和編碼解碼網絡的遙感影像分類

作者：張津,魏峰遠,馮凡,焦利偉,麻連偉

摘要：針對不同類型遙感影像分類效果不理想的問題,基于卷積注意力機制提出一種特征精化模塊。對U-Net的4個跳遠連接,首先使用通道注意力對淺層特征中不同通道之間的關聯進行進一步探索,對不同通道的特征圖賦予新的權重;然后將帶有不同通道權重的特征圖作為后續空間注意力的輸入,通過對所有空間位置信息的逐點調節,完成對淺層特征的精化重構;最后利用改進后的編碼-解碼網絡在多個高分辨率遙感數據集上進行分類實驗,實驗結果證明了該方法的有效性。

發文機構：河南理工大學測繪與國土信息工程學院 河南省地球物理空間信息研究院

關鍵詞：圖像處理遙感深度學習注意力機制編碼解碼網絡特征精化image processingremote sensingdeep learningattention moduleencoder-decoder networkfeature refinement

分類號： P237[天文地球—攝影測量與遙感]