摘要
本发明提供一种基于深度学习遥感影像的图像分割方法,涉及图像处理领域,包括:步骤S1、采集遥感影像,利用遥感影像进行数据集构建,并完成数据预处理;步骤S2、构建遥感影像语义分割模型;步骤S3、采用步骤S1中的数据集对步骤S2中构建的遥感影像语义分割模型进行训练、验证和优化,完成模型构建。该方法通过多分支深度协同建模、提升分割精度与表达一致性,从而提升模型在边界模糊、小目标、标签缺陷区域的鲁棒性;同时,该方法采用多尺度路径分割、自适应注意力融合及残差逆MLP结构,实现更高效的多层次特征表征,实现动态平衡全局与局部建模关系。