其中Vaihingen是一个相对较小的村庄，有许多独立的建筑和小的多层建筑。全局上下文信息: 由于Transformer的自注意力机制，Segformer可以在整个图像范围内捕获上下文信息，而不受局部感受野的限制，这有助于提高分割的准确性。可扩展性: Transformer架构的并行计算能力使得Segformer在处理大尺度图像时表现更好，因为它可以更轻松地处理长距离的依赖关系。位置编码机制: S

PyTorch 和 TensorFlow近几年一直是深度学习领域的两大热门框架。PyTorch 和 TensorFlow都拥有丰富的API、广阔的用户群体，目前也都广泛用于学术研究和商业应用。我们在学习工作中到底应该选择哪个，这可能是很多初学者与从业者要问的问题。今天我们将从以下几点来帮你更好的进行选择。PyTorch和TensorFlow有什么区别如何根据实际选择最适合的框架我们将从Tensor

而上下文路径则具有较大的感受野，可以捕获更多的上下文信息并生成低分辨率的特征图。遥感地物分类通过对遥感图像中的地物进行准确识别和分类，为资源管理、环境保护、城市规划、灾害监测等领域提供重要信息，有助于实现精细化管理和科学决策，提升社会治理和经济发展水平。下面是一些数据集示例。它具有双边分割的特点，可以同时处理空间信息和上下文信息，从而实现高效、准确的图像分割。在BiseNet中，还有一些关键的技术

为减少参数量 CGNet 分为 3 个阶段，仅对输入图像分别进行1/2、1/4、1/8的下采样。每个阶段的第一层输入是来自上一个阶段的第一层和最后一层的输出组合，有助于特征重用并加强了特征传播。提取器用提取全局上下文特征，将输入进行全局平均池化（GAP）和多层感知机，将得到的权重和输入按元素相乘。最后是 1x1 卷积，上采样（Upsample），输出分割结果。提取器提取局部特征，使用 3x3 的普

此次我们使用的模型为UNetFormer。UNetFormer提出了一种基于transformer的解码器，一种高效的全局-局部注意机制global-local Transformer block (GLTB) ，用于实时城市场景分割。包含了从新西兰基督城的航空图像中提取的超过220,000个独立建筑，图像被分割成了8189个512×512像素的片，其中包含了训练集（130,500个建筑），验证集

包含了从新西兰基督城的航空图像中提取的超过220,000个独立建筑，图像被分割成了8189个512×512像素的片，其中包含了训练集（130,500个建筑），验证集（14,500个建筑）和测试集（42,000个建筑）。基于深度学习的遥感建筑物智能提取，首先需要制作数据集，然后构建深度学习神经网络，接着让深度学习神经网络从制作的数据集中学习建筑物的特征，最终实现建筑物的智能提取。我们对IOU、F1、

共有9360张512*512大小的影像对。本文选取的是遥感水体数据集，数据集来源。

此次我们使用的是WHU building dataset，该数据集的前后两个时相影像分别拍摄于2012年与2016年的新西兰，反映的是地震发生后当地的重建情况，更注重不同层次的建筑物变化。FC-EF只包括4个最大池化层和4个上采样层，不同于U-Net中的5个。FC-Siam-conc是通过孪生网络共享参数，分别处理变化前后影像，然后在解码层与生成特征进行拼接。FC-Siam-diff在conc的基

我们可以从它的官网https://project.inria.fr/aerialimagelabeling/下载数据集，数据集包含Training Set、Validation Set、Test Set三个部分，分别包含136，4，10幅1500*1500大小的遥感影像与对应的标签影像。我们利用训练好的模型来测试一下我们的数据，模型最终分割的部分结果如下所示。中间的是我们的结果，右边的是targe

这 45 个场景类别包括飞机、机场、棒球场、篮球场、海滩、桥梁、丛林、教堂、圆形农田、云、商业区、密集住宅、沙漠、森林、高速公路、高尔夫球场、地面田径、港口、工业地区、交叉口、岛、湖、草地、中型住宅、移动房屋公园、山、立交桥、宫、停车场、铁路、火车站、矩形农田、河、环形交通枢纽、跑道、海、船舶、雪山、稀疏住宅、体育场、储水箱、网球场、露台、火力发电站和湿地。Squeeze（压缩）阶段：通过全局池化