计算机应用研究

作者：徐睿,韩斌,陈飞,张梓涵,

单位：1.江苏科技大学计算机学院,江苏镇江212100；2.南京农业大学人工智能学院,南京210095；

关键词：环形卷积,语义分割,遥感影像,离散傅里叶变换,

针对基于编码器-解码器结构的遥感图像语义分割算法存在的上下文理解不足、小目标识别性能欠佳等问题，提出了一种基于环形卷积的新型语义分割模型——RingNet。通过引入环形卷积层来编码图像中具有环状分布特征的语义信息，并设计了环形残差（RingRes）模块和环形金字塔卷积（RingSPP）模块以组合多尺度特征。模型以ResNet18为主干网络，在浅层加入环形卷积残差模块以扩大感受野并保留原始输入信息；在深层使用环形金字塔模块，通过不同大小环形卷积核结合通道注意力捕捉丰富的上下文和纹理信息。在Potsdam和Vaihingen高分辨率遥感数据集上的实验结果表明，RingNet在整体准确率、平均F1分数和mIoU等指标上均优于现有主流模型，同时在语义细节分割上表现更好，证明了环形卷积方法在遥感图像语义分割任务中有改进效果。

来源：2025年第12期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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