[发明专利]一种基于多尺度和边缘感知的轻量级地物分类网络模型在审
| 申请号： | 202310588686.X | 申请日： | 2023-05-23 |
| 公开（公告）号： | CN116935094A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 罗欣;宋依芸;赖广龄;金宇伟;郑进军;许文波;陈奋;冷庚 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/44;G06V20/17;G06T3/40;G06V20/10 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 611731 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于多尺度和边缘感知的轻量级地物分类网络模型，旨在解决解决深度学习在遥感图像地物分类中推理速度慢的问题。该方法以编码器‑解码器为架构，在编码器阶段，该模型使用兼顾特征提取效果的轻量级分类网络ResNet‑18作为骨干网提取图像特征。在解码器阶段，该方法充分利用了低分辨率特征图的语义信息和高分辨率特征图的空间信息。同时，还通过边缘感知的损失函数来辅助监督语义分割主任务学习。通过这种方式，该模型不仅可以充分利用图像的语义、空间和边缘信息，还可以规避其在推理时速度慢、内存占用高的缺点，也较好地平衡了模型的识别精度与推理效率能够满足遥感影像地物实时分类的任务需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 边缘 感知 轻量级 地物 分类 网络 模型 | ||
【主权项】：
暂无信息
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