2023.4电脑编程技巧与维护1概述遥感图像的语义分割对于土地覆盖利用分析、环境质量监测、灾害损失评估鉴定和维护军事技术安全系统等有重要意义。新兴发展起来的深度神经网络模型拥有强大、有效的图像表征推理能力，一些基于深度学习原理的图像语义分割推理模型在遥感图像深度解析处理中获得了较好的应用效果，被科研人员广泛应用于全球土地植被覆盖和利用潜力分析、环境变化监测、灾害危险性评估研究和国土军事技术安全监测等领域。随着相关算法的不断发展，通过人工智能技术及大量的数据学习与训练，使相关算法的提取精度和效率得到显著提高，在对图像进行语义分割时，可以获得高精度的分割结果，从而进一步扩大了该技术的应用范围。Long[1]等提出了利用端到端卷积神经网络（CNN）进行语义分割的开山之作全卷积神经网络（FCN）。FCN不包含全连接层，将原全连接的位置替换成全卷积层，从而实现对任意大小范围的输入图像进行端到端的分割预测。Ron-neberger等[2]提出UNet，他们采用优雅对称的U型网络结构，在医学图像分割任务中取得了很好的效果。Badrinarayanan等[3]提出的用于图像分割的深度卷积编码器-解码器架构（SegNet）使得精细的编码器－解码器（Encoder-Decoder）结构变得普适化。DeepLabv1[4]引入空洞卷积（AtrousConvolution），使得空间得到了更为有效的扩大。DeepLabv2[5]基于DeepLabv1进行拓展，通过引入ASPP模块，应用该技术处理特征图时，可使用多种空洞卷积。因为不同卷积所用的空洞率不同，所以其感受也有所差异，进而能够对多个层级进行分析，并采集各层级对应的特征数据，进行多层融合后得到完整的特征图。DeepLabv3[6]级联了多个空洞卷积结构，分割精度更高。Deeplabv3+[7]把DeepLabv3当作编码器，在后续进行处理时重新完成解码操作，在解码时融合多个层级的特征信息。双重注意网络（DAnet）[8]对特征在空间上下文之间的相互依赖性进行学习时，选择通过注意力模块完成，借助在通道域及空间域上构建多样化的依赖关系，使分割结果明显得到优化与提升。上述的各类语义分割算法模型主要借助精确标签及大规模的学习与训练提升分割精度。当前在执行机器学习任务时，往往是以测试数据集和训练数据集具有相同分布状态这一假设为基础进行相应训练，但是在实际生活中这样的假设通常不成立。建立与实际应用场景数据分布完全一致的训练数据集，其难度与开销巨大，如果仅用部分有标注的数据分布进行训练，则在分布不同的测试数据集时，模型...
