基于TransMANet的遥感图像语义分割算法

作者：宋熙睿; 葛洪伟

来源：激光与光电子学进展, 2023, 1-21.

• 图像处理
• 语义分割
• 注意力机制
• Transformer
• 高分辨率遥感影像

针对MANet(Multiattention Network)算法与图像语义信息关联不足、全局特征提取不充分和分割精度较低的问题，基于Transformer与注意力机制，提出了一种增强浅层网络语义信息，具有融合局部和全局上下文的双分支解码器的网络结构TransMANet(Transformer Multiattention Network)。首先，引入了局部注意力嵌入机制，可以增强上下文信息的嵌入，并将高级特征的语义信息嵌入低级特征；然后，设计了基于Transformer与卷积神经网络的双分支解码器，分别提取全局上下文信息和不同尺度的细节信息，对全局与局部信息建模；最后，改进原有的损失函数，缓解遥感数据集的类别不平衡问题，提高分割准确度。实验结果表明，Trans MANet在UAVid、LoveDA、Potsdam和Vaihingen数据集上均取得了较MANet以及其他有竞争力的先进方法更优的交并比指标，有较好的泛化能力。

• 出版日期2023
• 单位江南大学