【技术实现步骤摘要】
本申请涉及遥感图像分割，特别是涉及一种具有方向框监督的遥感图像分割方法、装置、设备和介质。
技术介绍
1、遥感图像的目标检测与分割在遥感解译系统中是一项重要且富有挑战性的任务，有着广泛的应用，包括环境检测、地质灾害探测和土地利用与开发等。与计算机视觉领域中对水平框标注的自然图像的广泛探索不同，由于遥感图像具有独特的多方向、不重叠和密集排列等特点，水平框很少在遥感图像中使用。同时水平框注释会导致大量的冗余信息和模糊的目标语义。相比于水平框注释，方向框注释引入了一个额外的角度参数，可以更精确、更紧凑描述对象。
2、基于方向框注释，有大量的方法进行目标检测性能峰值的探索。然而，掩模注释可以进一步提供更精细的像素级位置，以促进各种下游任务，包括地形分类、变化检测和城市规划等。因此，许多遥感语义分割方法被提出，并推理遥感图像的像素掩模。然而，语义分割具有实例不可知的缺点，导致了其在处理密集排列的目标时性能较差。然而语义分割方法只能对目标群提供单个掩模分割以及相应的类预测，这为后续的方向确定和姿态描述提供了混乱的信息。
【技术保护点】
1.一种具有方向框监督的遥感图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的遥感图像分割方法，其特征在于，将所述遥感图像输入至所述训练好的深度神经网络中后：
3.根据权利要求2所述的遥感图像分割方法，其特征在于，在所述深度神经网络中：
4.根据权利要求3所述的遥感图像分割方法，其特征在于，所述方向框生成网络包括分别对各所述融合特征图像进行目标检测的五个方向框头；
5.根据权利要求4所述的遥感图像分割方法，其特征在于，所述方向投影损失表示为：
6.根据权利要求4所述的遥感图像分割方法，其特征在...
【技术特征摘要】
1.一种具有方向框监督的遥感图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的遥感图像分割方法，其特征在于，将所述遥感图像输入至所述训练好的深度神经网络中后：
3.根据权利要求2所述的遥感图像分割方法，其特征在于，在所述深度神经网络中：
4.根据权利要求3所述的遥感图像分割方法，其特征在于，所述方向框生成网络包括分别对各所述融合特征图像进行目标检测的五个方向框头；
5.根据权利要求4所述的遥感图像分割方法，其特征在于，所述方向投影损失表示为：
6.根据权利要求4所述的遥感图像分割方...
【专利技术属性】
技术研发人员：邹焕新，曹旭，应昕怡，贺诗甜，李美霖，刘烁，张余庆，潘力源，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：
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