用于遥感图像道路小目标的实例分割方法及装置
技术特征：
1.一种遥感图像道路目标实例分割方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.如权利要求1所述的遥感图像道路目标实例分割方法，所述头部网络以特征图p3为输入，采用双掩码分支，双掩码分支分为空间域分支和频域分支；
3.如权利要求1所述的遥感图像道路目标实例分割方法，所述多域注意特征融合模块的融合方法，包括下述步骤：
4.如权利要求1所述的遥感图像道路目标实例分割方法，所述dmh-yolo模型的损失函数包含分类损失、回归损失和掩码分类损失三部分；分类损失使用sigmoid函数来计算每个类别的概率，并采用二值交叉熵损失计算全局的类别损失；
5.如权利要求1所述的遥感图像道路目标实例分割方法，所述图像预处理包括提升图像亮度、调整图像大小与灰度图像属性，图像大小调整至1280*1280。
6.一种遥感图像道路目标实例分割装置，包括：获取单元，用于获取待实例分割的目标遥感图像；
技术总结
本申请涉及一种遥感图像道路目标实例分割方法和装置，所述方法包括：遥感卫星获取待检测的目标遥感图像，通过输入模块对遥感图像进行预处理；骨干网络对预处理后的图像进行特征提取，并将提取到的多分辨率特征在颈部使用双流特征金字塔进行特征融合；头部分为检测头和原型两个分支，图像进入头部完成类别预测和实例分割的细化任务；输出高分辨率遥感图像道路目标实例分割结果；采用DMH‑YOLO模型对所述目标遥感图像进行实例分割，确定所述目标遥感图像中的目标对象；骨干网络部分采用Darknet‑53结构框架，并融入C2f模块以实现残差学习机制。本发明可以准确识别和分割小目标对象。
技术研发人员：李成范,张子璇,丁雪海,韩晶鑫,刘学锋,赵俊娟
受保护的技术使用者：上海大学
技术研发日：
技术公布日：2024/11/28
文档序号 :
【 40162041 】
技术研发人员：李成范,张子璇,丁雪海,韩晶鑫,刘学锋,赵俊娟
技术所有人：上海大学
备 注：该技术已申请专利，仅供学习研究，如用于商业用途，请联系技术所有人。
声 明 ：此信息收集于网络，如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们，我们会在第一时间删除
技术研发人员：李成范,张子璇,丁雪海,韩晶鑫,刘学锋,赵俊娟
技术所有人：上海大学
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