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作者：席裕斌;赵良军;宁峰;何中良;梁刚;张芸;胡月明;
单位：四川轻化工大学计算机科学与工程学院;四川轻化工大学自动化与信息工程学院;海南大学热带作物学院;
摘要：由于遥感图像具有高分辨率，卷积层需要扩大感受野以捕获更丰富的语义信息。在进行遥感图像分割时，DeepLabV3+模型采用较大的空洞率以获得更大感受野，导致网格伪影问题。因此，提出一种优化网格伪影的改进DeepLabV3+模型。首先，在空间空洞金字塔池化（ASPP）之前引入了一个平滑网格伪影模块，以减轻网格伪影对分割任务的影响；接着，在ASPP模块的每个空洞卷积之后添加了一个逐点卷积，以保留更多的空间信息；其次，替换空洞卷积的激活函数为LeakyReLU；最后，在DeepLabV3+中引入了ECA注意力机制。通过在GID15和Postdam遥感数据集上的验证，相对于基础的DeepLabV3+模型，改进模型在准确度和平均交并比方面均取得了显著提升，证明所提出的网络调整能有效提高遥感图像分割的精度。
关键词：遥感图像;;语义分割;;网格伪影;;空间空洞金字塔池化;;ECA注意力机制;;DeepLabV3+模型
基金资助：四川省科技计划项目（2023YFS0371）;; 四川省智慧旅游研究基地项目（ZHYJ23-02）;; 五粮液基金项目（CXY2020R001）
