CAMF-Net:基于上下文感知的高分辨率无人机图像语义分割模型

摘要

该文首先介绍了校园场景无人机图像语义分割数据集，这是一个用于校园场景语义分割的新型高分辨率无人机图像数据集.该数据集包含2 767张航拍图像，每张图像都标注了5个类别，用于语义注释任务.此外，通过采用交叉注意力来增强传统的U-Net架构，有效地融合不同分辨率下的特征，促进特征交互.这种方法解决了传统U-Net中由于下采样导致的层间信息分布不均匀的问题，确保了各级特征的完整性，从而更全面地表征图像.在校园场景无人机图像语义分割数据集上的验证显示，与其他经典方法相比，该文的方法将平均交并比提高了约2.3%.校园场景无人机图像语义分割数据集现可通过以下链接下载：https://drive.google.com/file/d/1rm-9MumRAXhe＿jrFJ0igyDDiflfExvuD/view?usp=drive＿link.

关键词

无人机 / 语义分割 / 数据集 / U-Net / 交叉注意力 / 多尺度融合