基于道路中心线的分阶段弱监督遥感图像道路提取

利用语义分割算法从卫星图像中提取道路已经成为遥感道路监测任务的主流解决方案。然而，不同地理环境下卫星图像中的道路纹理复杂多变，加之道路的像素级标注成本昂贵，因此在训练语义分割模型时大量使用像素级标注的方法是不现实的。对此，提出了一种分阶段弱监督道路提取算法，利用道路中心线涂鸦标签进行弱监督训练，并分阶段地训练道路分割模型。此外，还提出了伪掩码更新策略和混合训练策略，设计了适用于道路前景和背景的损失函数。实验结果表明，所提算法在道路分割任务中比其他基于道路中心线的弱监督方法具有更优异的性能，而消融实验结果也验证了所提训练策略的有效性。