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题名改进U-net++的遥感图像语义分割方法
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作者
何佳佳
徐杨
张永丹
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机构
贵州大学大数据与信息工程学院
贵阳铝镁设计研究院有限公司
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第13期255-265,共11页
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基金
贵州省科技计划项目(黔科合支撑[2023]一般326)。
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文摘
遥感图像语义分割在土地资源规划、智慧城市等领域有着广泛的应用。由于高分辨率遥感的图像存在边界分割不清、小尺寸目标分割不清等问题,为此提出了一种基于U-net++的改进网络TU-net,该模型通过优化网络结构加强模型的特征提取能力,引入特征头细化模块,通过构建了两条通道来增强通道特征表示和空间特征表示,提升了对高层语义信息的解析能力;引入基于Transformer的注意力聚合模块来捕捉全局上下文信息,设计了十字窗交互模块,显著降低了计算复杂度;在解码器末端设计了一个动态特征融合块,以此得到多类、多尺度的语义信息,增强最终的分割效果。TU-net在两个数据集上进行实验,其中OA、mIoU、mF1分数均高于主流模型,Vaihingen数据集中小尺寸目标车的IoU和F1分数分别为0.896和0.962,比次优模型提升了5%和15.8%;Potsdam数据集中树的IoU和F1分数分别为0.913和0.936,比次优模型提升了6.3%和4.3%,实验结果表明该模型能够更精准地分割小尺寸目标及目标边界。
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关键词
高分辨率遥感的图像
语义分割
小尺寸目标
特征头细化模块
十字窗交互模块
动态特征融合块
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Keywords
high-resolution remote sensing images
semantic segmentation
small target
feature head refinement module
cross window interaction module
dynamic feature fusion block
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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