本文主要是介绍在显著性检测上应用pointrend进行边缘细化，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
文章目录
- 1 概要
- 2 编解码网络
- 3 不确定点的采样
- 4 点级特征
- 5 PointRend
- 6 相关代码
- 6.1 基础编解码网络
- 6.2 pointRend
- 6.3 不确定点的选择
- 6.4 完整的模型组合
- 6.5 训练模块
1 概要
随着遥感技术的发展，大量的高空间分辨率(HSR)图像可以获得，这使得精细的土地覆盖测绘成为可能。然而，HSR图像中的地面物体的细节是复杂的，特别是在边缘，因此给遥感分类带来了新的挑战。现有的深度学习方法将其视为一种基于完全卷积网络(FCN)的语义分割任务，而不考虑复杂的细节识别。在本篇博文中，通过使用pointrend来解决这个问题，特别是设计不确定点选择是为了在ResNet编码器的末端寻找最不确定的细节。根据这些点，编码器中的粗特征和细特征被融合，然后是一个多层感知器(MLP)进行重分类并在
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