面向高分辨率遥感影像语义分割的空间-全局多尺度注意力网络
Spatial-global multi-scale attention network for semantic segmentation of high-resolution remote sensing images
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院, 上海 200093
摘要
针对高分辨率遥感影像中地物纹理相近、边界模糊及细小目标易漏分，以及现有部分方法在全局依赖建模和解码端细节恢复方面存在不足的问题，提出一种空间-全局多尺度注意力网络(SGMA-Net)。该网络在中高层跳跃路径上嵌入长距离空间-全局通道注意力模块(LSGA-Block)，联合建模空间位置依赖与通道语义关系，增强高层特征对远距离地物关联的判别力；在解码端构建多尺度注意力上采样模块(MSAU-Block)，以亚像素重排替代显式插值，并结合多尺度深度卷积与通道洗牌，缓解上采样所致的边缘模糊与微小目标漏检。实验结果表明，SGMA-Net在Vaihingen和Potsdam数据集上的平均交并比(mIoU)分别为86.52%和88.17%，较基线分别提高1.18和0.71个百分点，综合分割效果得到改善。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61603255)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.06.0183
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2027年第44卷 第2期
发布历史
[2026-10-23] 优先出版
引用本文
顾铭, 张孙杰. 面向高分辨率遥感影像语义分割的空间-全局多尺度注意力网络 [J]. 计算机应用研究, 2027, 44 (2). (2026-10-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.06.0183. (Gu Ming, Zhang Sunjie. Spatial-global multi-scale attention network for semantic segmentation of high-resolution remote sensing images [J]. Application Research of Computers, 2027, 44 (2). (2026-10-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.06.0183. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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