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Difference-Guided Multidirectional Complementary Network for Remote Sensing Imagery Semantic Segmentation
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PRE
AI
DOI：10.1109/JSTARS.2025.3641647.png)
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摘要
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近期，基于注意力和频域的遥感图像语义分割领域取得了显著进展。然而，当前注意力机制忽视了相似特征之间的差异信息，这降低了类间方差并增加了类别判别的难度。同时，频域在多方向边缘和纹理表示上的局限性，以及多尺度架构中特征互补性的不足，分别阻碍了小物体的轮廓捕捉和空间定位。为解决这些问题，我们提出了差异引导的多方向互补网络（DGMDC-Net）。具体而言，构建了一个差异注意力引导聚合模块，该模块在聚合信息中放大相似特征之间的差异，并作为引导信号重构全局注意力图响应分布，从而促进类别判别能力。此外，我们设计了一个多方向频域增强模块，该模块在波let域中放大像素强度突变的多方向特征，同时补充局部区域内强度分布的结构模式，以细化小物体的轮廓。另外，开发了一个多级互补模块，该模块在保持浅层上下文场景感知的同时纠正深层细节偏差，从而更准确地定位小目标。在四个基准数据集上的实验结果表明，DGMDC-Net在遥感图像分割任务中表现出卓越的性能。
Keyword:
Feature guidance
frequency domain
multidirectional
remote sensing imagery semantic segmentation
期刊
IF:
5.3
论文数:
1.6K
被引数:
3.0W
机构
引用论文
Li, X.; Xu, F.; Zhang, J.; Yu, A.; Lyu, X.; Gao, H.; Zhou, J. Dual-Domain Decoupled Fusion Network for Semantic Segmentation of Remote Sensing Images. Inf. Fusion 2025, 124, 103359. [Google Scholar] [CrossRef]Li, X.; Xu, F.; Zhang, J.; Yu, A.; Lyu, X.; Gao, H.; Zhou, J. 双域解耦融合网络用于遥感图像语义分割. Inf. Fusion 2025, 124, 103359. [Google Scholar] [CrossRef].png)
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