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一种基于多尺度卷积和注意力的遥感影像去云残差神经网络系统、方法、设备及存储介质

摘要

本发明提出一种基于多尺度卷积和注意力的遥感影像去云残差神经网络系统、方法、设备及存储介质,属于遥感影像处理领域,为解决传统算法鲁棒性差、恢复效果不符合遥感影像视觉特征的问题。所述深度神经网络方法在高分辨率遥感影像去云任务的速度与复原效果上达到了平衡;使用卷积核大小变化范围更大的多尺度上下文卷积减小模型所需的内存和算法的处理时间;并且在多尺度卷积前以剩余连接的方式拼接了带有通道注意力模块的细粒度卷积增加网络的特征提取能力;本发明更真实、更符合实际场景的专用于高分辨率遥感影像去云任务的数据集,无论哪种网络模型,在该数据集上训练得到的网络权重都具有更高的适应性和更强的鲁棒性。

著录项

  • 公开/公告号CN113033448A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东北林业大学;

    申请/专利号CN202110360889.4

  • 申请日2021-04-02

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构23209 哈尔滨市伟晨专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人李晓敏

  • 地址 150040 黑龙江省哈尔滨市香坊区和兴路26号

  • 入库时间 2023-06-19 11:35:49

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-07-08

    授权

    发明专利权授予

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