计算机辅助设计与图形学学报

作者：王勇, 曾祥强, 曾俊铖, 黄开青, 叶虎平, 甘宏, 陈宇焜

关键词：深度学习, 遥感影像, 道路提取, 特征感知融合, 知识蒸馏

为提取空间特征更细节和语义信息更全面的道路信息, 提高道路信息提取的推理速度, 在端到端的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)基础上, 提出一种结合空间注意力机制、全局信息感知和特征融合模块的道路提取模型. 首先利用空间注意力机制和全局信息感知模块获取道路特征的上下文信息, 提高浅层特征的空间信息表达能力; 然后构建顾及通道和语义信息的特征融合模块, 消除基于端到端的 CNN 中浅层和深层特征之间的语义差距, 完成跨层特征的有效融合; 最后使用多层次知识蒸馏学习策略, 减少并降低所提模型的网络参数和计算复杂度, 快速、准确地获取遥感影像中的道路信息. 在公开的 Deep Globe 和马萨诸塞州 2 个卫星遥感影像道路数据集, 以及京津新城无人机遥感影像道路数据集上进行训练、验证和评估的实验结果表明, 所提模型是一种精度高、效果好的道路提取模型, 无论是卫星遥感数据源还是无人机遥感数据源均具有较好的道路信息提取能力, 其 F1 分别达到79.36%, 78.42%和 84.27%, 均优于对比的道路提取模型; 同时, 多层次知识蒸馏学习策略能显著地提高模型的精度、提升泛化能力, 其 IOU 值分别提高 0.29, 0.77 和 0.46 个百分点, 在模型精度和网络参数方面都取得了较优的效果, 具有广阔的应用前景.

来源：2023年第10期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

查看计算机辅助设计与图形学学报杂志2023年第10期