【摘 要】
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近年来,利用深度学习技术处理计算机视觉任务已成为研究热点,并且其已在多源遥感影像地表覆盖分类任务中得到广泛应用。但是当源域影像和目标域影像来自不同的数据源—即二者的数据分布不同时,由于深度学习模型的泛化能力有限,会导致其对目标域影像的分割和分类准确性急剧下降。本文研究基于生成对抗网络和自训练的域自适应语义分割算法,提升深度学习模型在执行跨域任务时的表现。首先,本文提出了一种基于生成对抗网络的全空间
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近年来,利用深度学习技术处理计算机视觉任务已成为研究热点,并且其已在多源遥感影像地表覆盖分类任务中得到广泛应用。但是当源域影像和目标域影像来自不同的数据源—即二者的数据分布不同时,由于深度学习模型的泛化能力有限,会导致其对目标域影像的分割和分类准确性急剧下降。本文研究基于生成对抗网络和自训练的域自适应语义分割算法,提升深度学习模型在执行跨域任务时的表现。首先,本文提出了一种基于生成对抗网络的全空间域自适应算法,用于与带标签源域遥感影像截然不同的无标签目标域遥感影像的地表覆盖分类任务。本算法通过对抗学习,分两个阶段在影像空间、特征空间和输出空间域中对齐源域影像和目标域影像。阶段I中,源域影像通过影像空间和特征空间域对齐被转换为目标域影像的风格,然后将其用于训练一个全卷积网络进行语义分割并同时在输出空间对齐源域影像和目标域影像的数据分布,以对目标域影像进行地表覆盖分类。在武汉市的多源卫星数据集和Potsdam及Vaihingen跨城市的航空数据集上的实验共同表明,本文的方法在平均交并比和总体准确度指标上分别比最近基于生成对抗网络的域自适应方法至少高出6.1%和4.9%,这大幅提升了模型在目标域影像上的表现。然后,本文又提出了一种基于信息熵不确定性估计校正伪标签的自训练域自适应方法。该方法通过计算影像预测结果的信息熵,并将其作为不确定性估计以校正伪标签用于自训练。本文在三套数据集上进行了实验,结果表明,本方法可以在已有基于生成对抗网络的域自适应方法上进一步提升模型对目标域影像的分割能力,且不需要构建任何额外的模块或消耗额外的计算性能。
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