DeepLabV3_DHC:城市无人机遥感图像语义分割

作     者：孙国文 罗小波 张坤强 Sun Guowen;Luo Xiaobo;Zhang Kunqiang

作者机构：重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆空间大数据智能技术工程研究中心重庆400065 昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 

出 版 物：《激光与光电子学进展》 (Laser & Optoelectronics Progress)

年 卷 期：2024年第61卷第4期

页      面：384-393页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 081002[工学-信号与信息处理] 

基　　金：国家重点研发计划政府间国际科技创新合作项目(2021YFE0194700) 重庆市高技术产业重大产业技术研发项目(D2018-82) 重庆市教委重点合作项目(HZ2021008) 

主　　题：城市无人机遥感图像 语义分割 深度可分离混合空洞卷积 密集上采样 注意力机制 网格效应 

摘      要：高分辨率无人机遥感图像具有极为丰富的语义和地物特征,在语义分割中容易出现目标分割不全、边缘信息缺失、分割精度不足等问题。为了解决上述问题,基于DeepLabV3_plus模型提出改进的DeepLabV3_DHC。首先,利用多种主干网络进行下采样,采集图像的低级特征和高级特征。其次,将原模型的atrous spatial pyramid pooling(ASPP)全部替换成深度可分离混合空洞卷积,同时添加自适应系数,减弱网格效应。之后,抛弃传统上采样的双线性插值法,替换为可学习的密集上采样卷积。最后,在低级特征中串联注意机制。选用多种主干网络进行实验,数据集选用四川省隆昌市地区的部分图像,采用平均交并比和类别平均像素准确率作为评价指标。实验结果表明:所提方法不仅具有较高的分割精度,而且减少了计算量和参数量。