自适应感受野机制遥感图像分割模型

【摘要】：目的遥感图像中存在大小、形态不一的目标,增加了目标分割任务的困难性。感受野代表了特征图中每个像素对应输入图像的区域,若感受野与目标形状的契合度较高,则特征图中包含的目标特征更加完整,有利于分割。在现有的分割方法中,通常采用的是正方形的感受野,而遥感图像中目标形状多变,导致感受野无法较好地契合目标形状,在提取目标特征时会引入过多的无用特征,从而影响分割精度。为此,本文提出基于自适应感受野机制的遥感图像分割模型。方法在编码—解码网络结构的基础上,引入自适应感受野机制。首先在编码器上提取不同大小和宽高比的感受野特征,然后在特征融合时使用通道注意力模块自适应地获取通道权重,通过加权强化与目标形状契合度高的感受野的特征,弱化与目标形状契合度低的感受野的特征,在保留目标特征的同时减少背景特征的干扰,进而提升模型的分割精度。结果在Inria Aerial Image Labeling数据集与Deep Globe Road Extraction数据集上进行实验并与相关方法比较,在两个数据集上的平均交并比分别为76.1%和61.9%,平均F1值分别为86.5%和76.5%。结论本文模型能够提取不同形状感受野的特征,并自适应地获取通道权重,使模型能提取更加完整的目标特征,从而提升目标分割效果。