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结合等变交叉正则化的轻量化双分支建筑物变化检测网络
1
作者
戴延帅
慎利
+2 位作者
刘仕川
董宽林
李志林
《时空信息学报》
2024年第3期322-336,共15页
空间细节信息和语义上下文信息在建筑物变化检测研究中扮演着至关重要的角色。然而,在当下主流的单分支网络架构中,同时获取这两种信息会面临计算成本和模型大小方面的严峻挑战。为应对这一挑战,本文提出一种全新的轻量化双分支网络架...
空间细节信息和语义上下文信息在建筑物变化检测研究中扮演着至关重要的角色。然而,在当下主流的单分支网络架构中,同时获取这两种信息会面临计算成本和模型大小方面的严峻挑战。为应对这一挑战,本文提出一种全新的轻量化双分支网络架构用于高效特征提取,并引入等变交叉正则化模块以增强特征表达,从而实现精细化的建筑物变化检测。具体地,轻量化双分支网络架构由细节分支、语义分支和双信息交互融合模块组成,能同时高效地捕获空间细节信息和语义上下文信息,以生成细粒度的深度语义变化特征图;同时,等变交叉正则化模块从隐式监督角度出发,在不增加网络参数的前提下,从语义和空间层面对变化特征图进行一致性约束,从而提高网络在变化建筑物尺度和边缘上的感知能力;为了验证方法的有效性,本文选用现有优秀的轻量化和非轻量化变化检测网络作为对比方法,分别在WHU、LEVIR两个数据集上开展对比实验。结果表明,在仅需2.27 M参数和4.25 G浮点运算的轻量化前提下,本文方法在两个数据集上分别实现了87.03%、83.41%的交并比精度,综合性能显著优于现有的轻量化和非轻量化变化检测方法。研究成果有望为未来的轻量化建筑物变化检测研究提供科学参考。
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关键词
建筑物变化检测
轻量化网络
空间细节
信息
语义上
下文
信息
细节分支
语义
分支
双
信息
交互融合模块
等变交叉正则化模块
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职称材料
基于上下文和浅层空间编解码网络的图像语义分割方法
被引量:
5
2
作者
罗会兰
黎宵
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期1834-1846,共13页
当前图像语义分割研究基本围绕如何提取有效的语义上下文信息和还原空间细节信息两个因素来设计更有效算法.现有的语义分割模型,有的采用全卷积网络结构以获取有效的语义上下文信息,而忽视了网络浅层的空间细节信息;有的采用U型结构,通...
当前图像语义分割研究基本围绕如何提取有效的语义上下文信息和还原空间细节信息两个因素来设计更有效算法.现有的语义分割模型,有的采用全卷积网络结构以获取有效的语义上下文信息,而忽视了网络浅层的空间细节信息;有的采用U型结构,通过复杂的网络连接利用编码端的空间细节信息,但没有获取高质量的语义上下文特征.针对此问题,本文提出了一种新的基于上下文和浅层空间编解码网络的语义分割解决方案.在编码端,采用二分支策略,其中上下文分支设计了一个新的语义上下文模块来获取高质量的语义上下文信息,而空间分支设计成反U型结构,并结合链式反置残差模块,在保留空间细节信息的同时提升语义信息.在解码端,本文设计了优化模块对融合后的上下文信息与空间信息进一步优化.所提出的方法在3个基准数据集CamVid、SUN RGB-D和Cityscapes上取得了有竞争力的结果.
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关键词
语义
分割
二分支策略
语义上
下文
信息
浅层空间细节
信息
反U
型结构
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职称材料
题名
结合等变交叉正则化的轻量化双分支建筑物变化检测网络
1
作者
戴延帅
慎利
刘仕川
董宽林
李志林
机构
西南交通大学地球科学与工程学院
西南交通大学高速铁路安全运营空间信息技术国家地方联合工程实验室
出处
《时空信息学报》
2024年第3期322-336,共15页
基金
国家自然科学基金项目(42201514)
国家自然科学基金重大项目(42394063)。
文摘
空间细节信息和语义上下文信息在建筑物变化检测研究中扮演着至关重要的角色。然而,在当下主流的单分支网络架构中,同时获取这两种信息会面临计算成本和模型大小方面的严峻挑战。为应对这一挑战,本文提出一种全新的轻量化双分支网络架构用于高效特征提取,并引入等变交叉正则化模块以增强特征表达,从而实现精细化的建筑物变化检测。具体地,轻量化双分支网络架构由细节分支、语义分支和双信息交互融合模块组成,能同时高效地捕获空间细节信息和语义上下文信息,以生成细粒度的深度语义变化特征图;同时,等变交叉正则化模块从隐式监督角度出发,在不增加网络参数的前提下,从语义和空间层面对变化特征图进行一致性约束,从而提高网络在变化建筑物尺度和边缘上的感知能力;为了验证方法的有效性,本文选用现有优秀的轻量化和非轻量化变化检测网络作为对比方法,分别在WHU、LEVIR两个数据集上开展对比实验。结果表明,在仅需2.27 M参数和4.25 G浮点运算的轻量化前提下,本文方法在两个数据集上分别实现了87.03%、83.41%的交并比精度,综合性能显著优于现有的轻量化和非轻量化变化检测方法。研究成果有望为未来的轻量化建筑物变化检测研究提供科学参考。
关键词
建筑物变化检测
轻量化网络
空间细节
信息
语义上
下文
信息
细节分支
语义
分支
双
信息
交互融合模块
等变交叉正则化模块
Keywords
building change detection
lightweight network
spatial detail information
contextual semantic information
detail branch
semantics branch
detail-semantics aggregation module
equivariant cross-regularization module
分类号
TU196 [建筑科学—建筑理论]
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职称材料
题名
基于上下文和浅层空间编解码网络的图像语义分割方法
被引量:
5
2
作者
罗会兰
黎宵
机构
江西理工大学信息工程学院
出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期1834-1846,共13页
基金
国家自然科学基金(61862031,61462035)
江西省自然科学基金(20171BAB202014)
江西省主要学科学术和技术带头人培养计划(20213BCJ22004)资助。
文摘
当前图像语义分割研究基本围绕如何提取有效的语义上下文信息和还原空间细节信息两个因素来设计更有效算法.现有的语义分割模型,有的采用全卷积网络结构以获取有效的语义上下文信息,而忽视了网络浅层的空间细节信息;有的采用U型结构,通过复杂的网络连接利用编码端的空间细节信息,但没有获取高质量的语义上下文特征.针对此问题,本文提出了一种新的基于上下文和浅层空间编解码网络的语义分割解决方案.在编码端,采用二分支策略,其中上下文分支设计了一个新的语义上下文模块来获取高质量的语义上下文信息,而空间分支设计成反U型结构,并结合链式反置残差模块,在保留空间细节信息的同时提升语义信息.在解码端,本文设计了优化模块对融合后的上下文信息与空间信息进一步优化.所提出的方法在3个基准数据集CamVid、SUN RGB-D和Cityscapes上取得了有竞争力的结果.
关键词
语义
分割
二分支策略
语义上
下文
信息
浅层空间细节
信息
反U
型结构
Keywords
Semantic segmentation
two-branch strategy
context semantic information
shallow space details
inverse U-shaped structure
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合等变交叉正则化的轻量化双分支建筑物变化检测网络
戴延帅
慎利
刘仕川
董宽林
李志林
《时空信息学报》
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于上下文和浅层空间编解码网络的图像语义分割方法
罗会兰
黎宵
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
5
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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