参数少精度高
一种用于超高分辨率遥感图像语义分割的高效轻量级注意力网络，通过融合多阶段特征与重校准注意力，在极少参数下实现准确分割。
Guan, Ren Chu · Wang, Mingming · Bruzzone, Lorenzo · Zhao, Haishi · Yang, Chen
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2023
通过多阶段特征融合和轻量模块设计，模型参数量显著下降，使其更适合在标注样本有限或计算资源受限的场景下训练和部署。
空间和通道注意力模块引入位置编码，并通过协方差计算策略重校准生成的注意力图，增强了对关键特征的捕获能力。
由于参数量少，模型对标注样本数量的需求降低，缓解了 VHR 遥感图像标注昂贵且稀少的问题。