Semantic segmentation of UAV aerial remote sensing images provides a more efficient and convenient surveying and mapping method for traditional surveying and mapping. In order to make the model lightweight and improve a certain accuracy, this research developed a new lightweight and efficient network for the extraction of ground features from UAV aerial remote sensing images, called LDMCNet. Meanwhile, this research develops a powerful lightweight backbone network for the proposed semantic segmentation model. It is called LDCNet, and it is hoped that it can become the backbone network of a new generation of lightweight semantic segmentation algorithms. The proposed model uses dual multi-scale context modules, namely the Atrous Space Pyramid Pooling module (ASPP) and the Object Context Representation module (OCR). In addition, this research constructs a private dataset for semantic segmentation of aerial remote sensing images from drones. This data set contains 2431 training sets, 945 validation sets, and 475 test sets. The proposed model performs well on this dataset, with only 1.4M parameters and 5.48G floating-point operations (FLOPs), achieving an average intersection-over-union ratio (mIoU) of 71.12%. 7.88% higher than the baseline model. In order to verify the effectiveness of the proposed model, training on the public datasets "LoveDA" and "CITY-OSM" also achieved excellent results, achieving mIoU of 65.27% and 74.39%, respectively.


翻译:UAV航空遥感图像的语义分解为传统勘测和绘图提供了一种更高效、更方便的测量和绘图方法。为了使模型轻便,并提高一定的准确性,这项研究开发了一个新的轻便高效网络,从UAV航空遥感图像中提取地面特征,称为LDMCNet。与此同时,这项研究为拟议的语义分解模型开发了一个强大的轻量主干网。它称为LDCNet,希望它能够成为新一代轻量语系分解算法的主干网。拟议的模型使用双重的多尺度环境模块,即Atrom Space Pyramid 集合模块(ASPP)和物体背景代表模块(OCR)。此外,这项研究还建立了一个私人数据集,用于对无人驾驶飞机的空中遥感图像进行语义分解。该数据集包括2431个培训组、945个验证组和475个测试组。拟议的模型在这一数据集上表现良好,只有1.4M参数和5.48G浮点操作(FLOPs),使用双双双双双双双双双倍的A空间相交点模块,实现平均交叉段的校比标标标标。还分别实现了71%和71%的进度。

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