【摘 要】
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在“绿水青山就是金山银山”的战略谋划下,对水环境漂浮物进行监测以防治水污染已是燃眉之急。面向复杂水场景图像的语义分割方法是水环境漂浮物监测的重要支撑技术,因为语义分割可以细致地描绘漂浮物并提供精确的物体信息。复杂水场景中漂浮物种类繁多,语义分割方法面临数据层面和算法层面的挑战。在数据层面,现有水场景语义分割数据集多半仅顾及单一类别的漂浮物,导致基于现有数据集训练的语义分割方法面向多种漂浮物时既容易
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在“绿水青山就是金山银山”的战略谋划下,对水环境漂浮物进行监测以防治水污染已是燃眉之急。面向复杂水场景图像的语义分割方法是水环境漂浮物监测的重要支撑技术,因为语义分割可以细致地描绘漂浮物并提供精确的物体信息。复杂水场景中漂浮物种类繁多,语义分割方法面临数据层面和算法层面的挑战。在数据层面,现有水场景语义分割数据集多半仅顾及单一类别的漂浮物,导致基于现有数据集训练的语义分割方法面向多种漂浮物时既容易漏检也难以精细分类处理。在算法层面,常用的语义分割卷积网络面临细节特征丢失、类间特征差异不显著、难易样本不平衡问题,导致现有语义分割方法难以精细分割复杂水场景中不可忽视的小尺寸和边缘模糊的漂浮物。围绕上述挑战,本研究展开以下两方面工作:1)针对现有水场景分割数据集类别单一的问题,本研究面向复杂水场景构建多类别语义分割数据集ColorWater,系统建立分类体系的标注规范,统计分析数据集属性。此外,本研究通过研究已有的评价体系补充新的评价指标,称为尺度加权交并比SWIoU。比较于语义分割常用的平均交并比MIoU评价指标,新的尺度加权交并比更好地响应不同尺度物体的分割性能,合理评估复杂水场景语义分割模型的全局性能。2)针对小物体和边缘模糊物体分割性能差的问题,本研究提出细节感知的水场景语义分割网络。细节感知网络DPNet首先建立多层级特征融合网络恢复丢失的细节特征;然后设计类别边缘特征金字塔和特征融合模块扩大类间特征差异;最后设计距离场权重损失函数有指向性地加强小物体像素和边缘像素对损失函数的影响,解决难易样本不平衡问题。本研究在ColorWater数据集上进行广泛实验,结果表明DPNet明显改善复杂水场景小物体和边缘模糊物体的分割性能。比较基线模型Sem-FPN,DPNet的MIoU和SWIoU分别提高了2.59%和2.84%。本研究还在其它公开的LUMS数据集和Aeroscapes数据集上验证DPNet的鲁棒性,结果表明DPNet在多个数据集中都明显优于基线模型Sem-FPN。
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