L-UNet:轻量化云遮挡道路提取网络

摘要：

目的 道路提取是常见的遥感应用之一.现有的基于深度卷积网络的道路提取方法往往未考虑云遮挡给道路提取带来的影响,且提取网络模型较大,不利于在移动端部署,同时缺乏用于云遮挡场景下的道路提取数据集.对此,本文提出一种轻量化的UNet网络(lightweight UNet,L-UNet),高效地实现云遮挡下的道路提取.方法 通过柏林噪声模拟云层以扩展现有道路提取数据集,进而训练L-UNet.使用移动翻转瓶颈卷积模块作为特征提取的主要结构,在深度可分离卷积的基础上加入扩展卷积和压缩激励模块,在减少参数量的同时大幅提升了分割效果.结果 在DeepGlobe道路提取扩展数据集的测试中,与D-LinkNet相比,L-UNet的交并比(intersection over union,IoU)提升了1.97％,而参数量仅为D-LinkNet的1/5.在真实云遮挡遥感图像道路提取测试中,L-UNet的性能仍然最优,与D-LinkNet和UNet相比,IoU值分别提高19.47％和31.87％.结论 L-UNet网络具有一定的云遮挡区域下道路标签生成能力,虽然在模拟云遮挡数据集下训练得到,但对于真实云遮挡仍具有较强的鲁棒性.L-UNet模型参数量很小,易于嵌入移动端.

关键词：道路提取;轻量化UNet(L-UNet);遥感图像;云层遮挡仿真;深度学习

所属期刊栏目：26

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：工业和信息化部民机专项项目MJZ-2016-S-44

在线出版日期：2021-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：2670-2679