摘 要: | 针对高分辨率遥感图像中存在背景复杂、目标大小不一、类间具有相似性的问题,提出一种用于遥感图像语义分割的多特征注意力融合网络(Multi-feature Attention Fusion, MAFNet)。MAFNet基于编码和解码结构,在编码阶段,采用空间金字塔池化获取多尺度的上下文信息,同时融合特征通道之间的关联信息,提高特征图的语义表征能力;在解码阶段,基于注意力机制将高层特征与低层特征自适应地融合,逐级恢复目标的细节特征。在公开的数据集Potsdam和Vaihingen上设计了对比实验,PA值分别达到了89.6%和89.1%,验证了该方法的有效性。
|