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结合深度语义分割网络和图卷积神经网络的遥感图像语义分割( Combining Deep Semantic Segmentation Network and Graph Convolutional Neural Network for Semantic Segmentation of Remote Sensing Imagery )
S Ouyang Y Li
尽管深度语义分割网络(DSSN)在遥感图像语义分割中得到了广泛的应用，但在通过卷积滤波器和池层提取深度视觉特征时，仍然没有充分考虑目标之间的空间关系线索。事实上，不同类别的对象之间的空间分布具有很强的相关性。例如，建筑物往往靠近道路。针对DSSN强大的外观提取能力和图卷积神经网络(GCN)强大的拓扑关系建模能力，结合DSSN和GCN的优点，提出了一种用于遥感图像语义分割的DSSN-GCN框架。为了提高外观提取能力，本文提出了一种新的DSSN&注意力残差U形网络(AttResUNet)，利用残差块对特征映射进行编码，利用注意力模块对特征进行细化。在GCN中，用超像素表示图节点，并综合考虑节点的光谱信息和空间信息计算图的权重。训练AttResUNet提取高层特征以初始化图节点。然后GCN结合特征和节点间的空间关系进行分类。值得注意的是，空间关系知识的使用提高了分类模块的性能和鲁棒性。此外，由于GCN在超像素级上建模，在一定程度上恢复了目标的边界，最终分类结果中像素级噪声较少。在两个公开开放数据集上的大量实验表明，DSSN-GCN模型的性能优于竞争基线（即DSSN模型），DSSN-GCN在采用AttResUNet时取得了最佳性能，证明了该方法的先进性。
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