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Structure-Aware and Alignment-Optimized Remote Sensing Image Segmentation
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OA
AI
DOI：10.1109/ACCESS.2026.3670335.png)
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摘要
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高分辨率遥感图像分割由于空间错位、类内差异和物体边界模糊等问题仍具挑战性。这些问题对于小尺度或长条形地面物体尤为严重，且受限于像素级标注的可用性，进一步增加了模型训练的难度。为解决这些挑战，我们提出HSGNet，一种结构感知与对齐引导的分割网络。该框架遵循渐进式流程：多尺度编码提取语义先验，像素级位移估计进行几何校正，边缘感知增强结合梯度一致性约束以优化边界表征，以及置信度过滤的伪标签与边界敏感正则化以实现稳定的半监督学习。在ISPRS波茨坦数据集上的实验，以及跨域验证在瓦依亨数据集上的结果均表明，HSGNet在像素准确率（Pixel Acc）、平均交并比（mIoU）、F1分数和边界F1分数（Boundary-F1）等指标上持续优于当前最优方法。
Keyword:
Remote sensing image semantic segmentation
structure-aware modeling
spatial alignment optimization
weakly supervised learning
boundary refinement
consistency constraints
期刊
IF:
3.6
论文数:
9.8W
被引数:
29.4W
机构
引用论文
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