基于融合路径监督的多波段图像语义分割

• 作者: 康萌萌 杨浩 谷小婧 顾幸生
• 来源期刊: 华东理工大学学报（自然科学版）
• 关键词: 多波段图像 语义分割 特征融合 混合监督
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程|Information Science and Engineering
• 页码范围: 233-240
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20191216002

摘要

可见光成像在夜间或恶劣天气情况下易受光照影响,降低了语义分割系统的性能,而同时使用可见光/红外多波段成像传感器则可以缓解这个问题.提出了一种基于融合路径监督的多波段图像语义分割方法,在网络训练过程中直接对特征融合过程进行类别监督.首先,将分割网络中独立的特征融合模块组建为贯通的融合支路,利用高层特征指引低层特征融合;其次,对融合支路末端直接施加监督信号,以提升融合特征的鉴别性及网络的收敛速度;最后,为了改善对于小目标的分割效果,在融合支路上特别引入Dice损失,构成混合监督训练模式.在两个多波段图像数据集上的实验结果表明,与其他多波段图像语义分割方法相比,本文方法可以达到更优的分割效果,而且对小目标分割更有利.