遥感图像语义分割的HRNet：注意力机制与膨胀卷积

HRNet是一种常用于图像处理和计算机视觉领域的深度学习网络结构，其主要特点在于能够持续地维持高分辨率的多尺度特征表示。本项目在HRNet的基础上进一步结合了注意力机制，这种机制能够使网络更加关注图像中的重要特征，从而提高分割精度。同时，通过引入膨胀卷积，该模型在保持特征图空间尺寸的同时，能够有效扩大感受野，更好地捕捉上下文信息，这对于遥感图像中的复杂场景分割尤为重要。 项目源码是作者的个人毕设作品，经过多次测试确认无误后上传。该代码在答辩时获得了平均96分的高分评价，显示出代码的可靠性和项目的创新性。项目适用于计算机相关专业的在校学生、教师或企业员工等群体进行学习和研究。即使是初学者，也可以将这个项目作为学习进阶的起点，还可以将其作为毕业设计、课程设计、作业或项目初期立项的演示素材。 源代码及相关文件会包含README.md文件，这是一个项目说明文件，通常用于指导用户如何安装、配置和运行项目。开发者在此提醒用户，该资源仅供学习和研究使用，禁止用于任何商业目的。 该资源的标签包含了“人工智能”、“python”、“软件/插件”以及“范文/模板/素材”。这表明项目主要采用Python编程语言开发，并且设计为一种可以广泛应用于不同场合的软件或插件工具。由于涉及到人工智能领域，项目可能还包含了深度学习框架和图像处理相关的素材。 文件列表中的“用于遥感图像语义分割的结合注意力机制和膨胀卷积的HRNet”是本项目的名称，也是压缩包文件的核心内容。该文件名直接反映了项目的核心技术和应用目标，即通过高级的神经网络技术来实现遥感图像中不同对象的准确分割。"