[發(fā)明專利]一種遙感圖像語(yǔ)義分割方法、裝置和計(jì)算機(jī)設(shè)備

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110688223.1
• 申請(qǐng)日: 2021-06-21
• 公開（公告）號(hào): CN113298816A
• 公開（公告）日: 2021-08-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉明明;劉兵;李爽;楊海英;史夢(mèng)陽(yáng);仇文寧;付紅;戚海永;張海燕;馬衍頌
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 江蘇建筑職業(yè)技術(shù)學(xué)院
• 主分類號(hào): G06T7/10
• 分類號(hào): G06T7/10;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 西安銘澤知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 61223
• 代理人: 張舉

1.一種遙感圖像語(yǔ)義分割方法，其特征在于，包括：

獲取原始遙感圖像；其中，所述原始遙感圖像，包括：標(biāo)注圖像；

將所述原始遙感圖像依次輸入至縱橫交錯(cuò)循環(huán)注意力模塊、深度語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)中，獲得語(yǔ)義分割預(yù)測(cè)圖像；

將所述語(yǔ)義分割預(yù)測(cè)圖像和所述標(biāo)注圖像的獨(dú)熱編碼向量輸入至雙重鑒別器生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)中，獲得語(yǔ)義分割置信圖像；

其中，所述雙重鑒別器生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)為結(jié)合KL散度和反向KL散度差異生成的一個(gè)目標(biāo)函數(shù)；且所述雙重鑒別器生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)包括：鑒別器D1和鑒別器D2；所述鑒別器D1的獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)自從所述語(yǔ)義分割預(yù)測(cè)圖像獲得的數(shù)據(jù)，所述鑒別器D2的獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)自從標(biāo)注圖像獲得的數(shù)據(jù)。

2.如權(quán)利要求1所述的遙感圖像語(yǔ)義分割方法，其特征在于，所述獲得語(yǔ)義分割預(yù)測(cè)圖像，具體包括：

將所述原始遙感圖像輸入至殘差網(wǎng)絡(luò)，獲得特征圖X；

對(duì)特征圖X進(jìn)行降維處理，獲得特征圖M；

將特征圖M輸入至縱橫交錯(cuò)循環(huán)注意力模塊中，獲得新的特征圖；

將新的特征圖再次輸入至縱橫交錯(cuò)循環(huán)注意力模塊中，獲得特征圖M′；

將特征圖X和特征圖M′連接、并融合，獲得融合圖像；

將融合圖像輸入至深度語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)中，獲得語(yǔ)義分割預(yù)測(cè)圖像。

3.如權(quán)利要求1所述的遙感圖像語(yǔ)義分割方法，其特征在于，所述鑒別器D1和所述鑒別器D2采用結(jié)構(gòu)相同的全卷積網(wǎng)絡(luò)，且均包括：

5個(gè)卷積層，卷積核大小為4×4，通道數(shù)分別為[64，128，256，512，1]，步長(zhǎng)為2；將卷積層后的ReLU函數(shù)換成Leaky-ReLU函數(shù)；在最后一層添加上采樣層。

4.如權(quán)利要求1所述的遙感圖像語(yǔ)義分割方法，其特征在于，還包括：

基于空間多類交叉熵L_ce、對(duì)抗損失L_A、半監(jiān)督損失L_S，訓(xùn)練深度語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)和雙重鑒別器生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)。

5.如權(quán)利要求4所述的遙感圖像語(yǔ)義分割方法，其特征在于，所述空間多類交叉熵L_ce為：

其中，Y_n^(h,w,c)為標(biāo)注圖像的獨(dú)熱編碼向量的大小；G(X_n)^(h,w,c)為語(yǔ)義分割預(yù)測(cè)圖像的大小，c為類別數(shù)，h，w分別為語(yǔ)義分割預(yù)測(cè)圖像的高度和寬度。

6.如權(quán)利要求5所述的遙感圖像語(yǔ)義分割方法，其特征在于，還包括：

引入超參數(shù)0α，β≤1，通過L_D對(duì)雙重鑒別器生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；

其中，D₁(G(X_n))^(h，w)為鑒別器D1的二值置信度圖；D₂(G(X_n))^(h，w)為鑒別器D2的二值置信度圖。

7.如權(quán)利要求6所述的遙感圖像語(yǔ)義分割方法，其特征在于，所述對(duì)抗損失L_A為：

8.如權(quán)利要求6所述的遙感圖像語(yǔ)義分割方法，其特征在于，所述半監(jiān)督損失L_S為：

其中，U_S為閾值，用于二值置信度圖突出顯示值得信賴的區(qū)域；I(.)為指示功能，用于為控制訓(xùn)練的敏感性。