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本发明提供了基于多路径特征融合的滑坡2包括，包含堆叠的编码器的主编码器模块和副编码器还包括，主编码器模块与副编码器模块通过特征感知自注意力所述主编码器模块与所述副编码器模块分别处理滑坡图像与地形所述解码器模块采用U_net模型的解码器架构，包含与主编码器模块中编码器相同数所述解码器组成结构依次为上采样模块、拼接模块、残差结构模块以所述特征感知自注意力机制门将副编码器模块中编码器层的编码特征图与主编码器具体工作过程为：从主编码器模块中编码器层的输出特征图中通过1x1卷积层生成查所述跳跃连接由空洞空间金字塔池化模块实现，两端分别连接主编35.一种存储介质，其特征在于：所述存储介储介质中的指令及数据用于实现权利要求1～4任一项所述的一种基于多路径特征融合的45[0014]还包括，主编码器模块与副编码器模块通过特征感知自通过最深层编码器以及跳跃连接与解码器模块进行[0020]进一步地，主编码器模块与所述副编码器模块分别处理滑坡图像与地形因子图[0021]所述解码器模块采用U_net模型的解码器架构，包含与主编码器模块中编码器相[0025]具体工作过程为：从主编码器模块中编码器层的输出特征图中通过1x1卷积层生6介质中的指令及数据用于实现一种基于多路径特征融7[0057]解码器模块采用U_net模型的解码器架构，包含与主编码器模块中编码器相同数[0068]H(x)=F(x)+x8[0070]还包括，主编码器模块与副编码器模块通过特征感知自[0071]特征感知自注意力机制门结构如图5所示，将编码特征图与主编码器模块中相同图中通过1x1卷积层生成查询矩阵和和值矩阵，同时副编码器模块中编码器输出特征图中[0075]跳跃连接（skipconnections）由空洞空间金字塔池化模块（AtrousSpatial9[0088]这项对比分析揭示了多路径特征融合神经网络相较于FCN、DeeplabV3、Unet和[0102]处理器402：所述处理器402加载并执行所述存储介质403中的指令及数据用于实的编码器模块并引入了双注意力机制，实现不同类型滑坡图像数据在特征层面的深度交以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替
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