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题名聚合全局重构语义的航空遥感多目标分割模型
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作者
吴小所
乔煜栋
贺成龙
刘小明
闫浩文
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机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
青海大学电子信息学院
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出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第22期215-225,共11页
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基金
国家重点研发计划(2022YFB3903604)
甘肃省自然科学基金(21JR7RA310)
+1 种基金
兰州交通大学青年科学基金(2021029)
青海理工学院“昆仑英才”人才引进科研项目(W2023-QLGKLYCZX-034)。
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文摘
为了解决航空遥感图像存在目标尺度多且语义信息不足和特征边界不清晰等问题,设计了一种聚合全局信息再对特征分类后重构语义的分割模型。将Swin-Transformer作为编码结构,利用其对上下文信息的理解来提取特征,再通过设计的深浅语义重构模块和通道残差重构模块将提取到的特征按信息量进行分类后重构,最后通过设计的区域上采样及下采样连接,将重构后的特征与编码器提取的特征融合成全面的特征聚合块后进行输出。对多目标下重构目标特征做到精细化并生成对应的分割图,以此提高分割精度,实现了高质量的逐像素回归。在ISPRS Vaihingen和ISPRS Potsdam两个数据集上的平均交并比(mean intersection over union,mIoU)分数达到了87.2%和82.9%,整体精准度(overall accuracy,OA)分数达到了91.4%和91.2%。
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关键词
航空遥感图像
语义分割
深浅语义重构卷积组
通道残差重构卷积组
区域上采样
特征融合模块
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Keywords
aerial remote sensing image
semantic segmentation
depth and shallow semantic reconstruction convolution group
channel residual reconstruction convolution group
region upsampling
feature fusion module
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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