融合嫁接注意力和细节感知的遥感影像超像素分割

高分辨率遥感影像含有丰富的细节和光谱信息，在土地利用、建筑检测、地物覆盖分类等对地检测场景具有重要应用。针对纹理区域划分错误、小目标丢失等问题，提出一种融合嫁接注意力和细节感知的超像素分割算法。首先，构建边缘引导的空间细节模块，弱化不同层级合并时的差异，弥补采样过程中的空间细节信息丢失。其次，设计嫁接型注意力机制，增强局部区域特征，提高小目标边缘的提取能力。最后，提出纹理感知损失，通过自适应调整特征图的纹理权重，提升纹理区域的表达。在遥感影像数据集上的实验结果表明，对比当前主流超像素分割算法，所提算法在欠分割误差和边界召回性能指标上分别达到了0.15%和0.87%，能够提高模型对纹理和小目标区... View More