[发明专利]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、设备及存储介质有效
| 申请号： | 202110360889.4 | 申请日： | 2021-04-02 |
| 公开（公告）号： | CN113033448B | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 景维鹏;陈广胜;周莹;李林辉;徐达丽 | 申请（专利权）人： | 东北林业大学 |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06V20/10;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨市伟晨专利代理事务所(普通合伙) 23209 | 代理人： | 李晓敏 |
| 地址： | 150040 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 卷积 注意力 遥感 影像 去云残差 神经网络 系统 方法 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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