ARD-UNet++: 基于UNet++的城市遥感图像分割增强模型
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国家自然科学基金面上项目(62076103); 广东省普通高校特色创新项目(2022KTSCX035); 佛山市高等教育高层次人才项目(303480)


ARD-UNet++: Enhanced Image Segmentation Model for Urban Remote Sensing Images Based on UNet++
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    摘要:

    城市遥感图像具有分辨率高、背景多样、纹理复杂等特点, 这对边界分割提出了挑战. 当前主流的语义分割模型遇到了一些困难, 包括边缘模糊、平滑角等缺陷和无法捕获远程依赖关系. 为了解决这些挑战, 本研究提出了一种基于UNet++的增强模型ARD-UNet++. 我们采用了7×7深度可分离卷积来减少参数计数, 促进更密集的特征提取和更全面的上下文信息捕获; 引入SimAM非参数注意力机制, 在不引入额外参数的情况下选择性地关注关键特征, 有效地抑制无关信息; 集成了残差连接以防止局部最优, 其中Res-SimAM模块取代了上采样节点中的标准卷积块. 与UNet++相比, 本增强模型在UAVid和Potsdam数据集上表现出显著的提升效果, mIoU分别提高了6.77%和1.79%, F1分别提高了4.71%和1.17%, OA分别提高了4.99%和0.98%. 通过与当前主流模型的对比分析, ARD-UNet++具有优越的性能, 是城市遥感图像精确分割的理想解决方案.

    Abstract:

    Urban remote sensing images pose challenges in boundary segmentation due to their high resolution, diverse backgrounds, and intricate textures. Mainstream semantic segmentation models encounter difficulties, including edge blurring, smooth corners, and the inability to capture long-range dependencies.To address these challenges, ARD-UNet++, an enhanced model based on UNet++, is introduced. A 7×7 depthwise separable convolution is employed to reduce the parameter count, facilitating denser feature extraction and comprehensive contextual information capture. The SimAM non-parametric attention mechanism is introduced to selectively focus on crucial features without introducing additional parameters, effectively suppressing irrelevant information. Residual connections are integrated to prevent local optima, with the Res-SimAMmodule replacing the standard convolution block in upsampling nodes. In comparison to UNet++, the proposedenhanced model demonstrates significant improvements in UAVid and Potsdam datasets, achieving a 6.77% and 1.79% increase in mIoU, 4.71% and 1.17% in F1, and 4.99% and 0.98% in OA, respectively. A comparative analysis against recent mainstream models underscores its superior performance, positioning ARD-UNet++ as a promising solution for precise urban remote sensing image segmentation.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

蒋春鸿,陈宇宸,洪泽泓,邹雲宇,潘家辉,梁军. ARD-UNet++: 基于UNet++的城市遥感图像分割增强模型.计算机系统应用,,():1-9

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  • 收稿日期:2025-01-02
  • 最后修改日期:2025-01-21
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  • 在线发布日期: 2025-06-13
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