倪家輝，周激流

（1.四川大學(xué)電子信息學(xué)院，成都 610065；2.四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，成都 610065）

0 引言

遙感圖像的語(yǔ)義分割是遙感圖像處理中最基本和最具挑戰(zhàn)的任務(wù)之一，特別是在一些具有超高分辨率的遙感圖像中，通過(guò)對(duì)遙感圖像進(jìn)行精確的分割，能夠有效地實(shí)現(xiàn)道路建筑的提取、土地覆蓋的分類以及地貌變換的監(jiān)測(cè)等。相對(duì)于自然圖像的分割任務(wù)，遙感圖像可以具有多光譜的信息用于提取不同類別的語(yǔ)義特征，但同時(shí)，由于遙感圖像的地貌類別較為復(fù)雜、像素級(jí)的精確標(biāo)注難度較大以及不同數(shù)據(jù)集的差異，遙感圖像的語(yǔ)義分割任務(wù)難度較大。而近年來(lái)，由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像特征提取與物體表征的強(qiáng)大能力，越來(lái)越多基于深度學(xué)習(xí)的模型被應(yīng)用于遙感圖像的語(yǔ)義分割，其中，全卷積網(wǎng)絡(luò)（fully convolutional network）在圖像分割任務(wù)中取得了巨大的進(jìn)步。與此同時(shí)，常見(jiàn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受限于卷積核的局部感受野以及短程的上下文語(yǔ)義信息，圖像分割仍是一個(gè)十分具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，特別是對(duì)于具有更加復(fù)雜地貌類別的遙感圖像來(lái)說(shuō)，難度進(jìn)一步加大。為解決圖像長(zhǎng)短距離的依賴關(guān)系并進(jìn)一步提取更顯著的語(yǔ)義特征，目前提出了穹狀空間金字塔池化模塊（ASPP），金字塔池化模塊（PPM）動(dòng)態(tài)地獲取不同大小池化區(qū)域的特征表示；另一方面，為了獲取密集的像素級(jí)的上下文語(yǔ)義特征，研究者提出了自注意機(jī)制去增強(qiáng)不同像素之間的關(guān)系。但是，大多數(shù)方法是對(duì)較深特征圖的單一層次的預(yù)測(cè)輸出，并且常常忽略了相同類別和不同類別之間關(guān)系。鑒于此，本文提出了基于多層次特征預(yù)測(cè)的模型來(lái)進(jìn)一步提高遙感圖像語(yǔ)義分割的效果。

本文的模型先利用特征提取網(wǎng)絡(luò)獲得不同深度的特征圖，對(duì)于同一層次的特征來(lái)說(shuō)，先利用卷積注意力機(jī)制模塊（CBAM）獲取全局的依賴關(guān)系，將通道數(shù)轉(zhuǎn)化為輸出類別的通道數(shù)，生成預(yù)監(jiān)督的類別親和特征圖，用于加強(qiáng)類別內(nèi)和類別間的語(yǔ)義特征關(guān)系，最后輸出語(yǔ)義分割的結(jié)果。本文所提出的模型考慮了不同深度特征的差異性，實(shí)現(xiàn)了多層次預(yù)測(cè)結(jié)果的輸出，能夠有效地實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義分割任務(wù)。本研究在兩個(gè)不同遙感圖像語(yǔ)義分割數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證了該方法的有效性，并對(duì)比了常見(jiàn)的遙感語(yǔ)義分割模型，證明了該方法的先進(jìn)性，在相關(guān)的評(píng)價(jià)指標(biāo)上有一定的提升。

1 方法

如圖1所示，本文所提出的多層次預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)以ResNet101為基本骨干網(wǎng)絡(luò)提取不同深度的語(yǔ)義特征，然后將相鄰的特征圖利用注意力整合模塊進(jìn)行特征重構(gòu)，得到相應(yīng)層次的特征圖。這些特征圖隨后被輸入到對(duì)應(yīng)的親和圖增強(qiáng)模塊中，輸出語(yǔ)義信息增強(qiáng)的特征圖和對(duì)應(yīng)的具有類別數(shù)的親和特征圖。語(yǔ)義增強(qiáng)的特征隨后會(huì)經(jīng)過(guò)一個(gè)1×1 的卷積層轉(zhuǎn)化為具有類別數(shù)的特征圖。最后，將多個(gè)層次的輸出特征圖相加并上采樣到輸入圖像的分辨率大小，最終得到相應(yīng)的分割圖。

圖1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

為了聚合不同深度的語(yǔ)義特征，本文利用注意力機(jī)制去整合ResNet 網(wǎng)絡(luò)提取的相鄰特征圖。使用了卷積核注意力機(jī)制模塊（CBAM），本文將相鄰特征圖分別輸入到空間注意力模塊和通道注意力模塊，將提取到的有用的特征相加，再經(jīng)過(guò)一個(gè)卷積層得到自適應(yīng)的注意力重構(gòu)特征。如圖2（a）所示。

對(duì)于親和特征增強(qiáng)模塊，我們先利用兩個(gè)卷積層將重構(gòu)后的特征轉(zhuǎn)為具有類別數(shù)的特征，再經(jīng)過(guò)Softmax激活函數(shù)得到類別親和圖特征A，并用此類別親和圖特征點(diǎn)乘輸入的原始特征，用于加強(qiáng)該層的類內(nèi)的語(yǔ)義關(guān)系，并用一個(gè)大小相同的全1矩陣減去類別親和特征，得到類間親和特征圖1-A，用于加強(qiáng)類間的語(yǔ)義信息特征，最后，將類內(nèi)特征圖、類間特征圖以及類別親和特征圖拼接在一起， 得到輸出的親和增強(qiáng)特征圖，如圖2（b）所示。本文將多個(gè)層次輸出的結(jié)果相加得到最終的分割結(jié)果，并與標(biāo)簽計(jì)算損失，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化。除此之外，我們將多層的親和圖相加得到全局親和圖，將此全局親和圖與語(yǔ)義分割的標(biāo)簽計(jì)算交叉熵?fù)p失，進(jìn)行初步的約束，以此實(shí)現(xiàn)不同層次的輸出關(guān)注不同類別區(qū)域的特征。

圖2 模塊結(jié)構(gòu)示意圖

最終該模型的損失函數(shù)可以大致分為兩類：一個(gè)是多分類的交叉熵?fù)p失，另一個(gè)是基于親和圖的輔助損失，這個(gè)輔助損失不僅能使網(wǎng)絡(luò)關(guān)注不同類別區(qū)域，還能提升網(wǎng)絡(luò)的性能，使網(wǎng)絡(luò)更加易于收斂。最后，該模型的總損失函數(shù)可以表示如下：

其中，表示總的多分類的交叉熵?fù)p失，表示親和圖輔助損失，為超參數(shù)，用于權(quán)衡不同的損失，實(shí)驗(yàn)中按經(jīng)驗(yàn)設(shè)置為0.5。

2 實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證該模型的有效性，本文選擇經(jīng)典的語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)FCN為基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)，并對(duì)比了幾個(gè)常見(jiàn)的語(yǔ)義分割方法，在ISPRS 2D 語(yǔ)義分割數(shù)據(jù)集Vaihingen和Potsdam進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。對(duì)于結(jié)果的定量指標(biāo)，本文計(jì)算了每一類前景的分?jǐn)?shù)、平均的分?jǐn)?shù)、平均的交并比（mean IoU）以及總的分類準(zhǔn)確率（overall accuracy）。

2.1 數(shù)據(jù)集

實(shí)驗(yàn)中，本文選用了ISPRS 比賽的兩個(gè)遙感圖像語(yǔ)義分割數(shù)據(jù)集。其中，Vaihingen 數(shù)據(jù)集包含33 張超高分辨率的遙感圖像，每張圖像有三個(gè)光譜帶（紅、綠， 近紅外）以及一個(gè)歸一化的數(shù)字曲面模型（DSM）。該數(shù)據(jù)集的空間分辨率為9 cm，圖像的平均大小為2494×2064 像素，并且每張圖像都有較為精確的像素級(jí)手工標(biāo)注，包含6個(gè)土地覆蓋類（5個(gè)前景類以及1個(gè)背景類別）。在具體實(shí)驗(yàn)中選擇了其中的16張圖像用于訓(xùn)練，另外的17 張用于測(cè)試。而Potsdam 2D 語(yǔ)義標(biāo)注數(shù)據(jù)集包含了38 張高分辨率的遙感圖像，其空間分辨率為5 cm，包含了四個(gè)光譜帶（紅、綠、藍(lán)，近紅外）以及歸一化的DSM 圖像。同樣地，依據(jù)之前的工作，本文將其中24 張圖像用于訓(xùn)練，剩下的14 張用于測(cè)試。在實(shí)驗(yàn)中，未使用DSM圖像。

2.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

實(shí)驗(yàn)中選用在ImageNet 上預(yù)訓(xùn)練好的ResNet101 網(wǎng)絡(luò)為模型的特征提取骨干網(wǎng)絡(luò)，并且骨干網(wǎng)絡(luò)是可訓(xùn)練的，其學(xué)習(xí)率與其他網(wǎng)絡(luò)層相同。對(duì)于不同數(shù)據(jù)集，初始的學(xué)習(xí)率都設(shè)置為0.01，使用了Poly 學(xué)習(xí)率調(diào)整策略。對(duì)于優(yōu)化器，使用SGD進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)梯度的反向傳播，優(yōu)化器的權(quán)重設(shè)為5e-04，動(dòng)量設(shè)為0.9。同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)使用了幾種數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法，包括隨機(jī)裁剪、隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、隨機(jī)翻轉(zhuǎn)和隨機(jī)放縮。該模型是基于Pytorch框架實(shí)現(xiàn)的，并且在GTX 1080 Ti顯卡上進(jìn)行了200 k迭代訓(xùn)練。

2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為了得出綜合性的評(píng)價(jià)，實(shí)驗(yàn)將該模型與現(xiàn)有的五種分割方法進(jìn)行了比較，包括FCN、UNet、 Deep Labv3+、 PSPNet以 及DANet。Vaihingen 數(shù)據(jù)集上的定量評(píng)估指標(biāo)如表1 所示。整體可以看到，該方法在平均指標(biāo)、平均交并比和總的分割準(zhǔn)確率上都優(yōu)于其他方法。相較于基線方法，該方法在各個(gè)指標(biāo)上都有較大的性能提升，在平均分?jǐn)?shù)、平均交并比和總的分割準(zhǔn)確率上都有約2%的提升，這也證明了本文所提出的相應(yīng)模塊能有效地獲取類內(nèi)和類間的語(yǔ)義信息。同時(shí)，為了進(jìn)一步展示該方法的優(yōu)越性，本文展示了該方法與基線網(wǎng)絡(luò)在Vaihingen 測(cè)試集上的幾個(gè)分割結(jié)果例子，如圖3 和表1 所示。從圖中可以看到，該模型能夠更加平滑地分割建筑物，表明我們的模型能夠?qū)W習(xí)長(zhǎng)短距離的上下文語(yǔ)義信息；而且，該模型對(duì)小物體的車輛分割效果也十分的明顯，不會(huì)像基線網(wǎng)絡(luò)那樣無(wú)法區(qū)別不同的車輛，表明該模型對(duì)不同尺度的物體都有較好的魯棒性。除此之外，本文在Potsdam數(shù)據(jù)集上也進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，其定量和定性的結(jié)果分別如表2 和圖4 所示，這進(jìn)一步證明了該模型的有效性。

表1 不同方法在Vaihingen數(shù)據(jù)測(cè)試集上的分割指標(biāo)比較

表2 不同方法在Potsdam數(shù)據(jù)測(cè)試集上的分割指標(biāo)比較

圖3 該方法與基線網(wǎng)絡(luò)在Vaihingen測(cè)試集上的分割結(jié)果實(shí)例（白色：不透水表面；藍(lán)色：建筑物；青色：低矮的植被；綠色：樹(shù)木；黃色：汽車）

圖4 該方法與基線網(wǎng)絡(luò)在Potsdam測(cè)試集上的分割結(jié)果實(shí)例（白色：不透水表面；藍(lán)色：建筑物；青色：低矮的植被；綠色：樹(shù)木；黃色：汽車；紅色：雜物/背景）

3 結(jié)語(yǔ)

本文提出了一個(gè)用于遙感圖像語(yǔ)義分割的多重預(yù)測(cè)分割網(wǎng)絡(luò)，每個(gè)分支能夠自適應(yīng)地關(guān)注不同尺度的類別特征，在每一分支都包含一個(gè)特征聚合模塊和親和特征增強(qiáng)模塊，最后，將多個(gè)層次的綜合預(yù)測(cè)結(jié)果用于分割，與標(biāo)簽圖像計(jì)算交叉熵?fù)p失。在兩個(gè)遙感圖像分割數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，該模型在定量和定性結(jié)果上性能都有明顯的提升，該模型能夠?qū)W習(xí)長(zhǎng)短距離的上下文信息，對(duì)不同大小的物體都能進(jìn)行有效的分割。