结合双重注意力机制的遥感图像道路分割

作     者：龚轩 郭中华 丁荣荣 顾旭璐 闫梓旭 GONG Xuan;GUO Zhonghua;DING Rongrong;GU Xulu;YAN Zixu

作者机构：宁夏大学电子与电气工程学院宁夏银川750021 宁夏大气探测技术保障中心宁夏银川750002 宁夏计量质量检验检测研究院宁夏银川750021 

出 版 物：《传感器与微系统》 (Transducer and Microsystem Technologies)

年 卷 期：2024年第43卷第9期

页      面：140-143,148页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：宁夏自然科学基金资助项目(2020AAC03026) 宁夏大学研究生创新研究项目(CXXM202221) 

主　　题：双重注意力机制 遥感图像 道路分割 

摘      要：为解决光学遥感图像道路分割所存在的漏判、误判等问题,提出了一种改进U型网络结构的语义分割模型,融入双重通道注意力机制和改进空间金字塔池化结构的残差特征提取U型网络(RSD-UNet)。首先,编码模块采用具有残差结构的ResNet—34,避免神经网络出现梯度消失;其次,融入串行改进的SPPCSPC池化模块,提高网络的感受野、解决道路特征多尺度问题;最后,在上采样操作后融入多频谱通道和空间的维度的双重注意力机制(DAM)。实验结果表明:在CHN6—CUG数据集上,对比基准网络UNet,指标IoU和F1分数提高了4.4%和3.07%。因此,RSD-UNet能够较好实现对于光学遥感图像道路分割。