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Dual-Branch Network for Cloud and Cloud Shadow Segmentation

计算机科学 分割 云计算 图像分割 人工智能 特征提取 计算机视觉 解码方法 遥感 数据挖掘 算法 地质学 操作系统
作者
Lu Chen,Min Xia,Ming Qian,Binyu Chen
出处
期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:60: 1-12 被引量:46
标识
DOI:10.1109/tgrs.2022.3175613
摘要

Cloud and cloud shadow segmentation is one of the most important issues in remote sensing image processing. Most of the remote sensing images are very complicated. In this work, a dual-branch model composed of Transformer and convolution network is proposed to extract semantic and spatial detail information of the image respectively to solve the problems of false detection and missed detection. To improve the model’s feature extraction, a Mutual Guidance Module is introduced so that the Transformer Branch and the Convolution Branch can guide each other for feature mining. Finally, in view of the problem of rough segmentation boundary, this work uses different features extracted by the Transformer Branch and the Convolution Branch for decoding, and repairs the rough segmentation boundary in the decoding part to make the segmentation boundary clearer. Experimental results on the Landsat-8, Sentinel-2 data, the public dataset HRC_WHU of Wuhan University and the public dataset SPARCS demonstrate the effectiveness of our method and its superiority to existing state-of-the-art Cloud and Cloud Shadow Segmentation approaches.
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