将hrnet与胶囊网络进行拼接重新构成一种新的地形识别分割算法进行研究，这种思路是否可行

将HRNet和胶囊网络进行拼接来构建新的地形识别分割算法是一种可行的思路。HRNet是一种高分辨率网络，能够捕捉细节信息，而胶囊网络是一种能够学习特征之间关系的网络。通过将它们结合起来，可以综合利用HRNet的高分辨率特性和胶囊网络的特征关系学习能力，从而提高地形识别分割算法的性能。

然而，要实现这种思路，需要考虑以下几个方面：
1. 网络结构设计：需要确定HRNet和胶囊网络的拼接方式和连接方式，以确保两者能够有效地协同工作。
2. 训练数据准备：需要准备与地形识别分割任务相关的大规模训练数据，并进行标注。
3. 损失函数设计：需要设计适合地形识别分割任务的损失函数，以指导网络学习。
4. 训练策略：需要确定网络的训练策略，如学习率调整、数据增强等，以提高算法的性能和鲁棒性。

总之，HRNet与胶囊网络的拼接思路是可行的，但实际的研究工作需要综合考虑网络结构设计、数据准备、损失函数设计和训练策略等多个方面的因素。