高分辨率遥感图像语义分割paddle

高分辨率遥感图像语义分割是指对高分辨率遥感图像进行像素级别的分类，将图像中的每个像素点分配到不同的语义类别中。在PaddlePaddle中，可以使用Wide-Context Transformer网络来进行高分辨率遥感图像语义分割任务。这个网络结构是基于Transformer的，通过引入宽上下文信息来提高语义分割的性能。\[1\]

具体的实现过程可以参考论文《Looking Outside the Window: Wide-Context Transformer for the Semantic Segmentation of High-Resolution Remote Sensing Images》中的方法。该方法首先将一张高分辨率遥感图像分割成多个小的224x224的图像块，其中两个图像块作为正例，其余的图像块作为负例。然后，通过特征提取网络对图像块进行特征提取。接着，使用RoIs参数来记录局部特征图的位置，以确保不同图像块的局部特征图在原始图像中相互对应。最后，使用经典的语义分割U型结构对特征进行编码和解码，并通过上采样得到最终的语义分割结果。\[2\]\[3\]

总结来说，高分辨率遥感图像语义分割在PaddlePaddle中可以使用Wide-Context Transformer网络进行实现，具体的实现方法可以参考相关论文中的描述。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [[论文阅读]面向全局:用于高分辨率遥感图像语义分割的宽上下transforms](https://blog.csdn.net/W_zyth/article/details/127228017)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [基于全局和局部对比自监督学习的高分辨率遥感图像语义分割day3 - 网络结构](https://blog.csdn.net/Gw2092330995/article/details/126390230)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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