双注意力RDA-Net遥感影像云与云阴影检测方法

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目前大多数云与云阴影检测方法容易产生误检,且检测结果的边缘细节丢失严重,检测不够精确。针对这一问题,本研究提出一种双注意力卷积神经网络模型RDA-Net,将双注意力机制应用在云与云阴影检测领域,实现高精度的遥感影像云与云阴影检测。对遥感影像数据集进行预处理,制作对应的标签。引入双注意力模块DaBlock,即在特征的空间维度和通道维度分别引入位置注意力模块PAM和通道注意力模块CAM,有效捕获全局特征依赖关系。使用递归残差模块ResBlock避免深层网络出现退化,结合改进空洞空间金字塔池化模块R-AS
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