注意力引导与多特征融合的遥感影像分割

作     者：张印辉 张枫 何自芬 杨小冈 卢瑞涛 陈光晨 Zhang Yinhui;Zhang Feng;He Zifen;Yang Xiaogang;Lu Ruitao;Chen Guangchen

作者机构：昆明理工大学机电工程学院云南昆明650500 火箭军工程大学导弹工程学院陕西西安710025 

基　　金：国家自然科学基金(62061022 62171206) 

出 版 物：《光学学报》 (Acta Optica Sinica)

年 卷 期：2023年第43卷第24期

页      码：345-357页

摘      要：从遥感影像能够获取到精度高、范围广的地物信息,因而遥感影像在高空侦察和精确制导等领域得到广泛应用。针对遥感影像地物目标边缘模糊、尺度多变导致难以精准分割的问题,提出以深度残差网络为主干并结合注意力引导与多特征融合的分割方法,命名为AMSNet。首先,采用类别引导通道注意力模块提高模型对难分辨区域的敏感性;其次,嵌入特征复用模块减少遥感影像特征提取过程中边缘损失和小尺度目标丢失的问题;最后,设计跨区域特征融合模块以增强对多尺度特征信息的获取能力,并耦合多尺度损失融合模块对损失函数进行优化,综合提升模型对多尺度遥感影像目标的分割能力。选取3组遥感影像数据集进行对比实验,结果表明,AMSNet能够有效分割遥感影像地物目标边缘和多尺度目标。

主 题 词：遥感影像 语义分割 注意力机制 多尺度特征 

学科分类：083002[083002] 0830[工学-生物工程类] 081802[081802] 08[工学] 0818[工学-交通运输类] 081602[081602] 0816[工学-纺织类] 0702[理学-物理学类] 

核心收录：

D　O　I：10.3788/AOS230631

馆 藏 号：203125218...