1.该项目主要面向智慧城市，城市规划等方向，通过对遥感图像中各类物品的语义分割，达成各类设施统筹管理的目的2.该项目主要采用pytorch框架，使用的是当下大热的深度学习技术，可以对各类复杂的场景进行对应的数据训练，从而达成良好的分割结果。项目主要采用HRnetV2+OCR为主要的语义分割模型，HRnetV2可以对高分辨率图像进行准确的识别处理，完成第一次分割处理，OCR模型则通过上下文检测技术，挖掘每个像素点与其他像素点的关联，以完成更进一步的精确分割3. HRNet 联接上下文特征提取和自注意力机制模块 OCR的结合，相较于原始的单一 HRNet 模型的mIOU= 49.79%，提升到了 58.72%，增加了 8.93%，在贫瘠地类的分割上甚至提升了 42.06%，这表明加入 OCR模型后可以有效提升城市遥感图像语义分割的准确率（）