本节详细介绍了提出的内容SSCDnet，包括传统的半监督分割框架和提出SSCDnet整体工作流、特征/输出域适应、可信伪标签标签、云检测网络和识别器网络结构。

图1。传统的半监督分割框架。

在传统的半监督分割框架[37-40]中，如图1所示，分割网络G使用大量未标记样本和有限数量的标记样本来培训网络参数。在这个框架中，有两个数据集，即标记数据集M^l = {x^l, y^l}无标记数据集M^u = {x^u}，其中x^l和x^u是分割网络G的输入数据，y^l是x<sup>l/sup>的像素级标签。pl和pu分别代表xl和xu的预测结果。pˆu代表pu的伪标签。
在训练过程中，给定一个标记为图像xl的输入，分割网络G由一个标准的交叉熵损失L_ce监督。当使用未标记的数据xu时，分割网络被一个自我训练的损失Lst进一步监督。即我们用预测结果pu生成的伪标签pˆu作为“ground truth”进行自训练，以增强语义分割网络G。因此，分割网络G的总训练目标LG定义如下:

λ_st权值用于最小化目标L_G。
如图2所示，不同地方的遥感图像由于地球表面云的形状和土地覆盖类型的不同，彼此之间的域分布差距较大。因此，SSL的训练数据集中有标记的样本和没有标记的样本之间存在数据漂移。在SSL框架中，由于数据漂移问题，用标记样本训练的分割网络G很难推广到未标记的样本。对于未标记样品，很难产生高度确定的预测结果。低确定性的预测结果会导致低质量的伪标签，从而影响自训练损失_Lst提供的监督信号，进而影响分割网络g的性能。因此，提高未标记样本预测结果的确定性是半监督学习框架的关键。</sup>

图3。拟议SSCDnet的详细结构。

在本文中，我们在半监督学习(SSL)框架中考虑了域转移问题，以提高分割网络的泛化能力，生成可信的伪标签进行自我训练。我们采用UDA策略对标准SSL网络进行改进，提出了一种改进的半监督云检测网络，如图3所示。UDA方法能够帮助语义分割网络学习不同表示层的域不变特征，如输入级(像素级)[49]，特征级[45]，或输出级[46,47]。
与传统的SSL框架不同，我们在网络中间层和终端层分别采用特征级和输出级域适配，以减少域分布间隙，提高SSCDnet的泛化性能。对于未标记的样本，高度泛化的网络能够产生高度确定的预测结果。为了进一步提高伪标签的质量，我们没有直接利用未标记样本的预测结果进行网络训练，而是提出了一种可信的伪标签标注方法，以获得高质量的伪标签。具体来说，类似于[40,43]，我们利用outputlevel域适应的反馈信息来获得高质量的候选标签。然后，我们使用阈值策略从高质量的候选标签中获得可信区域。最后，通过自我训练损失，将可信区域作为网络训练的地面真实标签
在训练过程中，给定一个标记为x^l的输入图像，其对应的预测结果为p^l，云检测网络由一个标准的交叉熵损失L_ce[27]监督。当输入未标记数据x^u时，分割网络G预测其对应的结果p^u。然后，利用所提出的可信伪标签标注方法，由预测结果p^u生成伪标签pˆ^u。伪标签pˆ^u作为自训练的“ground truth”来增强语义分割网络g。因此，在输入未标记数据时，进一步对语义分割网络进行自训练损失L_st和特征级域适应损失L_fda以及输出级域适应损失L_oda的监督。半监督云检测网络名为SSCDnet，其总损耗定义如下:

其中λ_st、λ_oda和λ_fda是三个调节参数，用于最小化目标L_G。
在训练过程中，我们最小化L_G来更新分割网络g的参数。本文提出的特征/输出级域适应策略和可信伪标签标注方法的详细信息将在下面的小节中介绍。

图4。提出的类相关特征对齐模块的结构。

为了减少特征层上的域分布差距，我们提出了一种类相关特征对齐(CRFA)策略。如图4所示，我们使用每个类(即云类和背景类)的预测得分图作为注意力图，获得类相关特征。然后，我们设计一个标准的二值分类网络作为判别器，帮助分割网络G生成域不变的特征表示，从而在特征层面上减少标记样本和未标记样本的域分布差距。因此，本文提出的CRFA域适应包括两个阶段:(i)类相关特征选择和(ii)类相关特征对齐。
其中H^k_l∈R^W×H×C和H^k_u∈R^W×H×C分别表示从网络G的第k个中间隐含层提取的已标记样本和未标记样本的特征。p˜ⁱ_l(:，:， 1)和p˜ⁱ_l(:，:， 2)分别表示标记样品的云和背景区域的空间注意图。然后对被标记样本的特征H^k_l∈R^W×H×C的云相关特征C^k_l∈R^W×H×C和背景相关特征B^k_l∈R^W×H×C定义如下:

式中F(·)为采样算子，包括下采样算子和上采样算子。同样，我们可以获得未标记样本的特征H^k_u∈R^W×H×C的云相关特征C^k_ul∈R^W×H×C和背景相关特征B^k_u∈R^W×H×C
在获得这些类相关的特征之后，我们将这些特征输入到识别器中，如图4所示。对于鉴别器训练，鉴别器D^(k,1)_crfa和D^(k,2)_crfa使用领域分类交叉熵损失[44]作为目标函数。它们的定义如下:

对于分割网络训练，判别器(D^(k,1)_crfa和D^(k,2)_crfa)提供的对抗目标定义如下:

因此，第k个中间隐藏特征的类相关特征对齐损失L^k_crfa定义如下:

由于本文提出的特征级域适应是在多个中间层进行的，因此特征级域适应损失L_fda由所有中间层的CRFA损失{L^k_crfa}^K _k=1提供，即

式中L^k_crfa为第k个中间隐藏特征的特征域适应损失。

图5。拟议CROA的结构

我们不是直接对齐预测结果，而是通过提出的类相关输出对齐(CROA)方法，分别对从标记样本和未标记样本中提取的云和背景目标图像进行对齐。与CRFA方法相似，CROA方法建立在标准的对抗性学习框架上。CROA由两个鉴别器组成，分别用于对云图和背景图进行对齐。如图5所示，我们使用两个标准的二进制分类网络作为鉴别器，以减少有标记数据集和无标记数据集在输出层面的域分布差距，提高无标记样本x^u预测结果z^u的确定性。
如图5所示，我们使用从原始图像中提取的云和背景对象作为不同鉴别器的输入数据。其中z^u_c = p^u(:，:， 1)⊗x^u, z^u_b = p^u(:，:， 2)⊗x^u表示未标记样品中提取的云和背景物。类似地，让z^l_c = p^l(:，:， 1)⊗x^l和z^l_b = p^l(:，:， 2)⊗x^l表示已标记样本中提取的云和背景对象，其中⊗表示逐像素乘法。
在鉴别器训练中，鉴别器D¹_croa和D²_croa都以交叉熵域分类损失[44]为目标函数。鉴别器损失定义如下:

对于分割网络训练，这些鉴别器提供的对抗目标定义如下:

因此，输出级域适应目标L_oda定义如下:

如图6所示，我们在GF-1 WFV图像上展示了应用或不应用域适应的可视化实验结果。结果表明，应用域适应能够改进分割网络，对未标记样本产生较高的确定性预测结果，如图6c所示。较高的确定性预测结果保证了我们能够获得可信的伪标签进行自我训练，从而提高了网络的云检测性能。更详细的信息可以在章节4.1(消融研究)中找到。

图6。未标记遥感图像的实验结果。(a)输入GF-1 WFV图像;(b)未应用的域适应结果;©应用的域适应结果。

伪标签标签是SSL框架中自我训练的主要工作[38 - 40,43,50]。在自我训练过程中，分割模型预测的伪标签作为“ground truth”，为网络训练提供额外的监督信号，这使得分割网络能够利用未标记的数据。本文提出了一种双阈值伪标记方法，可以有效地从伪标记中获取可信区域。我们使用可信区域作为网络训练的地面真相。

图7。用于自我训练的双阈值伪标记方法。

如图7所示，我们将未标记的图像x^u采样到分割网络G中，得到其对应的预测概率图p^u = G(x^u)，以及提取的云和背景对象z^u_c和z^u_b。我们首先使用来自输出级域适应的反馈信息来获得候选标签。具体来说，我们基于输出级域适应的两个鉴别器得分在线选择高质量的伪标签，即

其中τ₁为临界值。式(16)为输出级域适应反馈信息。我们将满足式(16)的这些预测标签作为候选标签。如果不满意，直接设自我训练损失L_st = 0。

在获得候选标签后，我们设置一个置信阈值τ₂来发现可信区域，即:

公式(17)表明，如果这些区域的预测概率大于τ₂，我们将这些可信区域作为自训练的基础真值

根据上述方法，定义自训练损失L_st为:

其中pˆ^u是通过使用独热编码方案从预测映射p^u生成的伪标签。p^u_(w,h,c)表示c通道(h,w)位置的预测概率。

与大多数SSL方法相似[40,43]，我们使用DeepLabv2[51]作为我们的主云检测框架，并以ResNet-101[52]为骨干提取语义分割信息。DeepLabv2使用atrous空间金字塔池化(ASPP)模块[51]，该模块融合了多个不同采样率的并行扩展卷积层[53]，以捕获多尺度特征，实现鲁棒性云检测。在本文中，我们将预测概率图的分辨率设为输入图像的1/8 × 1/8大小，以便与之前基于DeepLabv2的半监督作品(如[37,40])进行公平的比较。然后，我们直接上采样预测概率映射到与输入图像相同的大小，以获得最终的预测结果。

在本文中，我们设计了一个标准的二进制分类网络作为CRFA和CROA模块的鉴别器。图8说明了设计的鉴别器的详细结构。该鉴别器包含四个卷积层、一个全局平均池化层和一个全连接层。具体来说，卷积层有4 × 4个核。CRFA和CROA模块的4个卷积层的通道分别为{256,192,128,64}和{64,128,256,512}。每个卷积层共享相同的步幅(stride = 2)，同时有一个Leaky-ReLU激活(slope = 0.2)和一个dropout层(dropout-rate = 0.5)。经过这些卷积运算后，设计一个全局平均池化层和一个全连接层，对每个输入图像进行置信度评分。

图8。提出的鉴别器网络结构

SSCDnet在PyTorch框架下进行培训(https://pytorch.org/，于2022年4月24日访问)。操作系统为Ubuntu 14.04，搭载NVIDIA GTX 1080 Ti GPU。我们分别使用SGD算法[55]和Adam优化器[56]对分割(发生器)和鉴别器网络进行优化。在训练过程中，这两个数据集共享以下参数设置。即生成器和鉴别器网络的学习率分别为2.5 × 10⁻⁴和1 × 10⁻⁴。训练衰减策略是“poly”[57]。小批量大小、动量和重量衰减数分别为4、0.9和5 × 10⁻⁴。SSCDnet分别在Landsat-8 OLI和GF-1 WFV数据集上训练20和15个epoch
此外，为了提高性能，我们使用在ImageNet数据集[58]上预训练的模型来微调骨干网(ResNet-101)的参数。我们在Conv4_x和Conv5_x残差块K = 2的末尾进行特征级域适应任务。我们对GF-1数据集设置权重参数λ_st = 1.0， λ_fda = 0.001， λ_oda = 0.1，对Landsat-8 OLI数据集设置权重参数λ_st = 1.0， λ_fda = 0.001， λ_oda = 0.01。此外，我们通过经验设置阈值参数τ₁ = 0.6和τ₂ = 0.55对GF-1和Landsat-8 OLI数据集都能准确地生成可信的伪标签。

表2：GF-1 WFV数据上不同消融网络的云提取精度(%)。其中1/200、1/100、1/40和1/20是数据集中用作标签数据的总训练图像的部分，其余的数据没有标签。粗体表示本文中的最大值。

Table6。不同比较网络对GF-1 WFV数据的云提取精度(%)。所有结果都是所有测试图像的平均结果。

表7。Landsat-8 OLI数据上不同比较网络的云提取精度（%）。所有结果均为所有测试图像的平均结果。

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