摘要
本发明涉及遥感影像处理及计算机视觉技术领域，其具体公开了一种基于深度学习的轻量化注意力云检测方法，包括以下步骤：步骤1.获取遥感影像数据，通过遥感影像数据构建一个包含多个卷积层的深度学习模型，并进行每个卷积层特征的提取；步骤2.在特征提取过程中引入轻量化注意力机制，获得最终的注意力特征表示；步骤3.通过空间‑信道重构卷积模块对输入特征图进行空间的降维以及信道维度的压缩；步骤4.输出最终的云检测结果，并对结果进行后处理。本发明的一种基于深度学习的轻量化注意力云检测方法，能够降低模型的计算复杂度，提高遥感影像中云层的检测精度和计算效率。
