Сеть " ConvNeXt > , включающая многоспектральную семантическую сеть, позволяющую привлечь внимание общественности к различным аспектам

arXiv:2602.10137v2 Annuales Type: заменить перекрестное резюме: В этой работе предлагается МКСССН, многоотраслевая архитектура для сегментации растительного покрова в мультиспектральных изображениях. Модель отдельно обрабатывает видимые и невидимые каналы с помощью двойных кодеров ConvNeXt, за которыми следуют отдельные декодаторы, реконструирующие пространственной информации. Специализированный декодер синтеза объединяет промежуточные элементы в различных масштабах, сочетая тонкий пространственный сигнал с спектральными представлениями высокого уровня. Слияние функций еще больше усиливается с помощью внимания CBAM, а функция активации ASAU способствует стабильной и эффективной оптимизации. Эта модель предназначена для обработки различных спектральных конфигураций, включая 4-канальные (4c) входные позиции, объединяющие диапазоны RGB и НДК, а также 6-звуковые (6с), включающие индексы NDVI и NDWI. Эксперименты на пяти-миллиардных пикселях (ФБП) и потсдамских наборах данных свидетельствуют о значительном повышении эффективности. Что касается ФБП, то база MECAFNet (6c) превышает U-Net ().