摘要: 通过语义分割算法从卫星图像中提取道路已经成为道路遥感监测任务的主流解决方案.但由于不同地理环境导致的卫星图像中道路纹理复杂多变等特点以及道路的像素级标注成本昂贵等现实情况,利用大量道路的像素级标注用于训练语义分割模型是不实际的.针对上述问题,提出了一种基于道路中心线涂鸦的分阶段弱监督道路提取算法,以弱监督的方式学习道路中心线涂鸦的特征并分阶段地训练道路分割模型.此外,还提出了伪掩码更新策略和混合训练策略,设计了分别针对道路前景和道路背景的损失函数.对比实验结果表明,新算法在道路分割任务中比其他基于道路中心线的弱监督方法取得了更优的表现,消融实验的结果也验证了所提出训练策略的有效性.
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