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

article2024/11/23 7:04:10/文章来源:https://blog.csdn.net/qq_35054151/article/details/138907962

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。

数据

Vaihingen数据集

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