结合小波变换的遥感语义分割网络,融合频域和空间域特征提升分割效果

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题目:SFFNet: A Wavelet-Based Spatial and Frequency Domain Fusion Network for Remote Sensing Segmentation

论文:http://arxiv.org/abs/2405.01992

代码:https://github.com/yysdck/SFFNet

年份:2024

 

创新点

  • 两阶段网络SFFNet:网络首先使用空间方法提取特征,以保留空间细节和语义信息。然后将这些特征映射到空间和频域中,并进行整合,以改善分割性能。

  • 小波变换特征分解器WTFD:该模块使用Haar小波变换将特征分解为低频和高频分量。这些分量与空间特征结合,增强了在灰度变化显著区域的分割性能。

  • 多尺度双重表示对齐过滤器MDAF:该过滤器弥合了频域和空间特征之间的语义差距,利用多尺度卷积和双交叉注意机制,促进显著特征选择和来自不同表示域的特征组合。

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数据

Vaihingen数据集

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