融合注意力和多尺度特征的街景图像语义分割

为了解决在街道场景图像语义分割任务中传统U-Net网络在多尺度类别下目标分割的准确率较低和图像上下文特征的关联性较差等问题,提出一种改进U-Net的语义分割网络AS-UNet,实现对街道场景图像的精确分割.首先,在U-Net网络中融入空间通道挤压激励(spatial and channel squeeze&excitation block, scSE)注意力机制模块,在通道和空间两个维度来引导卷积神经网络关注与分割任务相关的语义类别,以提取更多有效的语义信息;其次,为了获取图像的全局上下文信息,聚合多尺度特征图来进行特征增强,将空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling, ASPP)多尺度特征融合模块嵌入到U-Net网络中;最后,通过组合使用交叉熵损失函数和Dice损失函数来解决街道场景目标类别不平衡的问题,进一步提升分割的准确性.实验结果表明,在街道场景Cityscapes数据集和Cam Vid数据集上AS-UNet网络模型的平均交并比(mean intersection over union, MIo U)相较于传统U-Net网络分别提...     

基于深度学习算法的高分辨率无人机遥感图像自动分割

高分辨率无人机遥感图像自动分割对于图像的目标识别与检测具有重要意义,为提升图像分割精度,提出基于深度学习算法的高分辨率无人机遥感图像自动分割方法。采用直方图均衡化算法增强遥感图像后,构建基于编/解码器架构的深度学习网络语义分割模型,针对增强后的图像,在编码环节中引入残差模块强化对分割目标有效的特征;在解码环节中,采用多尺度融合模块将低层特征的局部细节信息和高层特征的语义信息相融合。同时针对遥感图像内地物类别不均衡的现象,以带权重的交叉熵为模型损失函数,克服模型选择偏好问题,提升模型分割精度。实验结果显示该方法可准确分割遥感图像内不同类型目标,分割精度达到95%以上。     

基于多尺度特征融合模型的遥感图像建筑物分割

针对传统深度网络模型难以精确提取建筑物边缘轮廓特征及对不同尺寸建筑物无法自适应提取的问题,提出一种膨胀卷积特征提取的多尺度特征融合深度神经网络模型(Multiscale-feature fusion Deep Neural Networks with dilated convolution,MDNNet)对遥感图像建筑物自动分割的方法。首先在ResNet101模型中引入膨胀卷积扩大提取视野保留更多特征图像分辨率;其次利用多尺度特征融合模块获取多个尺度的建筑物特征并将不同尺度的特征融合;最终利用特征解码模块将特征图恢复到原始输入图像尺寸,实现遥感图像建筑物精确分割。在WHU遥感图像数据集的实验结果表明,提出模型有效克服道路、树木和阴影等因素影响,分割结果有效保留建筑物边界细节信息,有效提升分割精度,像素准确率PA达到0.864,平均交并比mIoU达到0.815,召回率Recall达到0.862。     

跨层细节感知和分组注意力引导的遥感图像语义分割

目的 语义分割是遥感图像智能解译的关键任务之一,遥感图像覆盖面广,背景交叉复杂,且地物尺寸差异性大。现有方法在复杂背景下的多尺度地物上分割效果较差,且分割区域破碎边界不连续。针对上述问题,提出了一种跨层细节感知和分组注意力引导的语义分割模型用于高分辨率遥感图像解析。方法 首先采用结构新颖的ConvNeXt骨干网络,编码输入图像的各层次特征。其次,设计了分组协同注意力模块,分组并行建模通道和空间维度的特征依赖性,通道注意力和空间注意力协同强化重要通道和区域的特征信息。接着,引入了自注意力机制,构建了跨层细节感知模块,利用低层特征中丰富的细节信息,指导高层特征层学习空间细节,保证分割结果的区域完整性和边界连续性。最后,以山西省太原市为研究区域,自制高分辨率遥感太原市城区土地覆盖数据集（Taiyuan urban land cover dataset,TULCD）,所提方法实现了太原市城区土地覆盖精细分类任务。结果 实验在自制数据集TULCD和公开数据集Vaihingen上与最新的5种算法进行了比较,所提方法在两个数据集上平均像素准确率（mean pixel accuracy,mPA）为74.23%、87.26%,平均交并比（mean intersection over union,mIoU）为58.91%、77.02%,平均得分mF1为72.24%、86.35%,均优于对比算法。结论 本文提出的高分辨率遥感图像语义分割模型具有较强的空间和细节感知能力,对类间差异小的相邻地物也有较强的鉴别能力,模型的整体分割精度较高。     

基于空洞空间金字塔池化的雾天图像语义分割

针对雾天图像语义分割中分割精度不高的问题,基于空洞空间金字塔池化、Xception模块和残差网络,提出一种雾天图像语义分割算法.该算法一方面使用空洞空间金字塔池化和残差网络,以多个采样率的并行卷积以及卷积核大小为1×1的卷积对输入图像进行多尺度的上下文特征提取;另一方面,采用解码器结构使用预训练后的Xception模块对提取的特征进行分类,得到每一个像素的预测结果,用于增强分割边界的细化得到边界精细的分割结果.实验表明,所提算法在foggy cityscapes数据集上的平均交并比为73.03％、73.81％与74.50％,分割性能良好.     

改进ASPP及多层次特征语义融合分割方法

为解决图像语义分割中多尺度目标分割困难、类别边界预测不准确等问题，提出一种基于改进空洞空间金字塔池化的多层次特征语义融合分割方法。将深层次网络特征按通道分组，利用分组空洞空间金字塔池化模块捕获每个分组多尺度特征上下文信息；引入条状池化模块对上下文信息补充和完善，增强全局语义信息表达；根据语义引导融合模块建立不同层次特征像素间对应关系，将深层次语义信息以自底向上方式逐步融入到低层次高分辨率图像中。实验结果表明，该方法在PASCAL VOC 2012和Cityscapes公开数据集上分别获得73.1%、71.8%的平均交并比，且在相同精度下，该方法减少了39%的参数量。     

基于深度学习的遥感影像语义分割研究

高分辨率遥感图像的语义分割是遥感应用领域中的重要任务之一。针对经典语义分割网络在高分辨率遥感图像语义分割中存在边缘目标分割不准确、多尺度目标分割困难等问题，提出了一种基于改进空洞空间金字塔池的编码器-解码器结构网络(SMANet)。编码部分使用带有注意力机制的残差网络，使得网络充分提取图像的特征信息，其次通过多并行空洞空间金字塔模块（MASPP）获得特征图有关类别和空间上下文的更详细.信息；解码部分以自底向上方式将深层次语义信息逐步融入到低层次高分辨率图像中。使用WHDLD公开数据集对该算法进行实验，获得了6418%的平均交并比，实验结果表明SMANet优于目前主流的语义分割网络。     

一种交叉区域注意力的高分辨率遥感建筑物提取算法

针对遥感图像中建筑物区域尺度跨度大且区域边界模糊导致分割精度低的问题,本文提出了一种基于交叉区域注意力的遥感建筑物分割算法.首先,设计了交叉自注意力模块和分组通道注意力模块用于建立遥感图像区域间和区域内特征的相关性表征,进而引导模型关注待分割目标的区域级细节特征与通道组选择能力;最后,针对分割结果缺乏空间相关性约束问题,提出一种区域一致性监督的损失函数,约束局部区域内像素标签分配的一致性.所提算法在WHU数据集上IoU、Precision、Recall、F1-score分别可达到91.2%、 95.28%、95.4%和95.3%;在Massachusetts数据集上IoU、Precision、Recall、F1-score分别可达到74.6%、83.7%、86.9%和85.3%,各项指标均优于主流遥感图像建筑物分割算法.     

基于可分离残差卷积与语义补偿的U-Net坝面裂缝分割

坝面缺陷检测是水利枢纽安全巡检的关键环节,但复杂环境下坝面图像存在干扰噪声大和像素不均衡等问题,造成坝面裂缝难以精细分割。提出一种利用可分离残差卷积和语义补偿的U-Net裂缝分割方法。在U-Net网络的编码端构建更大尺寸的可分离残差卷积模块替换常规卷积模块,从而扩大特征层感受野并避免丢失裂缝边界信息,同时在解码端增加语义特征补偿模块改善多尺度特征融合效果,将焦点损失函数和中心损失函数作为目标函数,加大裂缝前景与困难样本的损失权重以提高分类准确度。在自制西南某水电站坝面裂缝数据集上的实验结果表明,该方法的F1值和交并比分别达到69.89%与53.72%,分割效果较SegNet、FCN-8S等传统方法更优,对细小裂缝区域的识别能力更强。     

加强类别关系的农作物遥感图像语义分割

目的 遥感图像处理技术在农作物规划、植被检测以及农用地监测等方面具有重要的作用。然而农作物遥感图像上存在类别不平衡的问题,部分样本中农作物类间相似度高、类内差异性大,使得农作物遥感图像的语义分割更具挑战性。为了解决这些问题,提出一种融合不同尺度类别关系的农作物遥感图像语义分割网络CRNet （class relation network）。方法 该网络将ResNet-34作为编码器的主干网络提取图像特征,并采用特征金字塔结构融合高阶语义特征和低阶空间信息,增强网络对图像细节的处理能力。引入类别关系模块获取不同尺度的类别关系,利用一种新的类别特征加强注意力机制（class feature enhancement,CFE）结合通道注意力和加强位置信息的空间注意力,使得农作物类间的语义差异和农作物类内的相关性增大。在解码器中,将不同尺度的类别关系融合,增强了网络对不同尺度农作物特征的识别能力,从而提高了对农作物边界分割的精度。通过数据预处理、数据增强和类别平衡损失函数（class-balanced loss,CB loss）进一步缓解了农作物遥感图像中类别不平衡的问题。结果 在Barley Remote Sensing数据集上进行的实验表明,CRNet网络的平均交并比（mean intersection over union,MIoU）和总体分类精度（overall accuracy,OA）分别达到68.89%和82.59%,性能在评价指标和可视化效果上均优于PSPNet （pyramid scene parsing network）、FPN （feature pyramid network）、LinkNet、DeepLabv3+、FarSeg （foreground-aware relation network）以及STLNet （statistical texture learning network）。结论 CRNet网络通过类别关系模块,在遥感图像复杂的地物背景中更加精准地区分相似的不同农作物,识别特征差异大的同种农作物,并融合多级特征使得提取出的目标边界更加清晰完整,提高了分割精度。     

GCM+-LANet：遥感图像语义分割的全局卷积模块与局部注意力网络模型

遥感图像地物种类丰富、尺寸多变、分布不均衡、背景复杂,导致经典图像语义分割网络难以在遥感图像上取得理想分割效果。局部注意力网络模型（LANet）在遥感图像语义分割上取得了较好的实验效果,但大尺寸、小尺寸和细长的地物目标分割效果不佳。提出了一种改进LANet网络的高分辨率遥感图像语义分割网络模型,首先,针对全局特征提取设计了全局卷积模块（GCM⁺）,以组合卷积的形式扩大感受野,提升大尺寸地物目标的分割性能;其次,利用针对计算机视觉提出的激活函数Funnel ReLU（FReLU）来解决细小目标漏分的问题。实验结果表明：该网络模型在Potsdam数据集上平均交并比达到了75.83%,像素准确率达到了94.95%,比基础网络LANet有较大提升。     

改进SeMask主干网络的高分辨率遥感影像变化检测模型

随着城市化进程的加速和人口不断增加, 土地资源的利用和管理变得愈发重要. 高分辨率遥感影像技术的发展为土地覆盖类别变化检测提供了新的途径. 目前, 多数遥感影像变化检测任务主要针对显著建筑物的变化检测, 缺少对土地覆盖类别变化检测任务的研究, 本研究基于公开数据集, 对更多土地覆盖类别变化情况进行标注. 在原语义分割主干网络的基础上结合孪生网络结构, 提出适用于土地覆盖类别变化检测任务的检测模型, 该模型在网络的特征提取阶段加入变化引导模块, 以辅助网络关注两时相影像中的变化信息, 并在网络不同阶段加入通道信息交互模块, 以增强不同特征图的信息融合. 同时, 在特征提取阶段最后一层加入特征对齐模块, 以缓解下采样过程导致的特征偏移. 在土地覆盖类别变化检测数据集上的实验结果表明, 本文提出的方法可以有效提取影像中的变化信息, 并提高分割精度.     

融合多尺度特征的遥感影像道路提取方法

针对遥感影像中由于道路信息错综复杂,导致道路提取不完整、精确度低等问题,提出一种新型遥感影像道路提取方法。融合多尺度特征改善道路提取的整体效果,基于深度残差网络设计混合空洞卷积,并通过定义卷积核各值的间距增大特征提取感受野,从而丰富多尺度特征融合模块中的浅层道路语义信息。在编码端提取特征后,利用权重分布的方法匹配感受野尺度,使用不同层级间的特征对全局先验信息进行表征,提高多尺度融合特征获取浅层道路语义信息的准确性,并将改进的多孔空间金字塔池化模块融入到深度残差网络中,挖掘并深度聚合道路浅层次和深层次的语义信息。在两种高分辨率遥感数据集Cheng_Data_Roads和Zimbabwe_Data_Roads上的实验结果表明,所提方法的F1值和MIoU值分别为91.16%和83.63%,准确率、召回率等评价指标均明显优于U-net、ResUnet、D-Linknet等语义分割方法。     

多模态特征融合的遥感图像语义分割网络

遥感图像语义分割是指通过对遥感图像上每个像素分配语义标签并标注,从而形成分割图的过程,在国土资源规划、智慧城市等领域有着广泛的应用。高分辨率遥感图像存在目标大小尺度不一与阴影遮挡等问题,单一模态下对相似地物和阴影遮挡地物分割较为困难。针对上述问题,提出了将IRRG（infrared、red、green）图像与DSM（digital surface model）图像融合的遥感图像语义分割网络MMFNet。网络采用编码器-解码器的结构,编码层采用双输入流的方式同时提取IRRG图像的光谱特征和DSM图像的高度特征。解码器使用残差解码块（residual decoding block,RDB）提取融合后的特征,并使用密集连接的方式加强特征的传播和复用。提出复合空洞空间金字塔（complex atrous spatial pyramid pooling,CASPP）模块提取跳跃连接的多尺度特征。在国际摄影测量与遥感学会（international society for photogrammetry and remote sensing,ISPRS）提供的Vaihingen和Potsdam数据集上进行了实验,MMFNet分别取得了90.44%和90.70%的全局精确度,相比较与DeepLabV3+、OCRNet等通用分割网络和CEVO、UFMG_4等同数据集专用分割网络具有更高的分割精确度。     

基于改进SSD算法的遥感图像目标检测

在遥感图像目标检测领域,多数目标检测算法针对小目标检测时效果不佳,为此,提出一种多尺度特征融合的遥感图像目标检测算法。利用SSD算法的基础网络进行特征提取,形成特征图金字塔。设计特征图融合模块,融合浅层特征图的位置信息和深层特征图的语义信息,从而保留丰富的上下文信息。设计冗余信息去除模块,通过卷积操作进一步提取特征图中的特征,并对特征信息进行筛选,以减少特征图融合时带来的混叠效应。在遥感图像数据集NWPU VHR-10上的实验结果表明,该算法的平均检测精度高达93.9%,其针对遥感图像小目标的检测性能优于Faster R-CNN和SSD等算法。     

残差密集空间金字塔网络的城市遥感图像分割

目的 遥感图像语义分割是根据土地覆盖类型对图像中每个像素进行分类,是遥感图像处理领域的一个重要研究方向。由于遥感图像包含的地物尺度差别大、地物边界复杂等原因,准确提取遥感图像特征具有一定难度,使得精确分割遥感图像比较困难。卷积神经网络因其自主分层提取图像特征的特点逐步成为图像处理领域的主流算法,本文将基于残差密集空间金字塔的卷积神经网络应用于城市地区遥感图像分割,以提升高分辨率城市地区遥感影像语义分割的精度。方法 模型将带孔卷积引入残差网络,代替网络中的下采样操作,在扩大特征图感受野的同时能够保持特征图尺寸不变;模型基于密集连接机制级联空间金字塔结构各分支,每个分支的输出都有更加密集的感受野信息;模型利用跳线连接跨层融合网络特征,结合网络中的高层语义特征和低层纹理特征恢复空间信息。结果 基于ISPRS （International Society for Photogrammetry and Remote Sensing） Vaihingen地区遥感数据集展开充分的实验研究,实验结果表明,本文模型在6种不同的地物分类上的平均交并比和平均F₁值分别达到69.88%和81.39%,性能在数学指标和视觉效果上均优于SegNet、pix2pix、Res-shuffling-Net以及SDFCN （symmetrical dense-shortcut fully convolutional network）算法。结论 将密集连接改进空间金字塔池化网络应用于高分辨率遥感图像语义分割,该模型利用了遥感图像不同尺度下的特征、高层语义信息和低层纹理信息,有效提升了城市地区遥感图像分割精度。     

改进U-Net型网络的遥感图像道路提取

目的 遥感图像道路提取在城市规划、交通管理、车辆导航和地图更新等领域中发挥了重要作用,但遥感图像受光照、噪声和遮挡等因素以及识别过程中大量相似的非道路目标干扰,导致提取高质量的遥感图像道路有很大难度。为此,提出一种结合上下文信息和注意力机制的U-Net型道路分割网络。方法 使用Resnet-34预训练网络作为编码器实现特征提取,通过上下文信息提取模块对图像的上下文信息进行整合,确保对道路的几何拓扑结构特征的提取;使用注意力机制对跳跃连接传递的特征进行权重调整,提升网络对于道路边缘区域的分割效果。结果 在公共数据集Deep Globe道路提取数据集上对模型进行测试,召回率和交并比指标分别达到0.847 2和0.691 5。与主流方法U-Net和CE-Net（context encoder network）等进行比较,实验结果表明本文方法在性能上表现良好,能有效提高道路分割的精确度。结论 本文针对遥感图像道路提取中道路结构不完整和道路边缘区域不清晰问题,提出一种结合上下文信息和注意力机制的遥感道路提取模型。实验结果表明该网络在遥感图像道路提取上达到良好效果,具有较高的研究和应用价值。     

基于空间特征提取和注意力机制的双路径语义分割

针对现阶段语义分割网络存在的空间和通道特征不匹配、小目标物体像素丢失等问题,设计了一种基于空间特征提取和注意力机制的双路径语义分割算法。空间信息路径利用四倍下采样来保留高分辨率特征,并引入空间特征提取模块融合多尺度空间信息,加强网络对小目标物体的识别能力;采用一条结合双阶通道注意力的语义上下文路径提取判别特征,使深层特征能够指导浅层特征捕捉更精确的语义信息,从而降低精度损失。在CamVid和Aeroscapes数据集上验证该算法,平均交并比分别可达70.5%和51.8%,相比于当前主流的双路径语义分割模型有所提升,结果验证了所提算法的有效性。