航空画像のセマンティックセグメンテーションにおける単一スケールの特徴抽出、詳細の喪失、境界のぼやけの問題に対して、本論文では階層間の相互作用と方位認識を備えた航空画像セマンティックセグメンテーションネットワークを提案する。方向分離注意戦略により方位認識モジュールを構築し、モデルの空間方向情報処理能力を強化した。階層間相互作用モジュールを設計してクロスチャネル特徴の相互融合を実現し、空間認識能力を向上させつつ、チャネル－空間注意機構を用いて特徴抽出能力を強化し、複雑なシーンでの詳細のぼやけ問題を緩和する。最後に、セグメンテーションヘッドを軽量化設計し、冗長な操作を除去して計算量を低減しつつ、セグメンテーション性能を確保した。実験結果は、本ネットワークがUAVidデータセットとAeroscapesデータセットでベースラインモデルSegFormerと比較して平均IoUをそれぞれ1.7％および1.3％向上させ、航空画像などの複雑な状況におけるセマンティックセグメンテーションの有効性を示した。Humanクラスのセグメンテーション精度はベースラインと比較して1.8％向上し、小さなターゲットの分割に優れた性能を示した。複数の主要ネットワークと比較して、本手法は両データセットで最高のセグメンテーション精度を達成し、より優れた一般化能力を示した。

階層間相互作用;セマンティックセグメンテーション;航空画像;軽量化;方向分離