DIS2: Disentanglement Meets Distillation with Classwise Attention for Robust Remote Sensing Segmentation under Missing Modalities

📄 arXiv: 2601.13502v1 📥 PDF

作者: Nhi Kieu, Kien Nguyen, Arnold Wiliem, Clinton Fookes, Sridha Sridharan

分类: cs.CV

发布日期: 2026-01-20

备注: Accepted to WACV 2026 - Computer Vision for Earth Observation Workshop

💡 一句话要点

提出DIS2框架，通过解耦和蒸馏学习，提升遥感图像分割在模态缺失下的鲁棒性。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 遥感图像分割 模态缺失 解耦学习 知识蒸馏 多模态融合 类感知学习 特征补偿

📋 核心要点

  1. 遥感图像分割在模态缺失下性能显著下降，现有方法难以有效应对遥感数据的高度异构性和尺度变化。
  2. DIS2框架通过解耦学习和知识蒸馏的协同作用（DLKD），显式地捕获和补偿缺失模态的特征，并结合类感知特征学习模块（CFLM）。
  3. 实验结果表明，DIS2框架在遥感图像分割任务中，显著优于现有方法，验证了其在模态缺失场景下的有效性。

📝 摘要（中文）

多模态学习在遥感(RS)领域的有效性受到模态缺失的严重影响。遥感数据的高度异构性和巨大的尺度变化加剧了这一挑战。因此，在其他领域被证明有效的方法在面对这些独特的数据特征时常常失效。传统的解耦学习依赖于模态之间显著的特征重叠（模态不变性），这对于遥感数据的异构性是不够的。类似地，知识蒸馏变成了一个不适定的模仿任务，学生无法专注于必要的补偿知识，导致语义鸿沟无法解决。因此，我们的工作建立在三个专为遥感设计的支柱之上：（1）有原则的缺失信息补偿，（2）类特定的模态贡献，以及（3）多分辨率特征重要性。我们提出了一种新的方法DIS2，这是一种新的范式，从模态共享的特征依赖和无目标的模仿转变为主动的、引导的缺失特征补偿。其核心创新在于解耦学习和知识蒸馏之间重新构建的协同作用，称为DLKD。显式地捕获补偿特征，当其与可用模态的特征融合时，可以近似于全模态情况下的理想融合表示。为了解决类特定的挑战，我们的类感知特征学习模块（CFLM）自适应地学习每个目标的判别证据，具体取决于信号的可用性。DLKD和CFLM都由使用跨分辨率特征的分层混合融合（HF）结构支持，以加强预测。大量的实验验证了我们提出的方法在基准测试中显著优于最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：遥感图像分割任务中，由于传感器故障、数据获取限制等原因，经常出现模态缺失的情况。现有的多模态学习方法，如简单的特征融合或知识蒸馏，难以有效处理遥感数据的高度异构性和尺度变化，导致分割性能显著下降。传统的解耦学习依赖于模态之间显著的特征重叠，这在遥感数据中并不总是成立。

核心思路：DIS2的核心思路是将解耦学习和知识蒸馏相结合，通过解耦学习显式地捕获缺失模态的补偿特征，然后利用知识蒸馏将这些补偿特征迁移到可用模态的特征中，从而近似模拟全模态情况下的理想特征表示。此外，针对遥感数据中不同类别对不同模态的依赖程度不同的问题，引入类感知特征学习模块，自适应地学习每个类别的判别性特征。

技术框架：DIS2框架主要包含三个模块：DLKD（Disentanglement Learning and Knowledge Distillation）、CFLM（Classwise Feature Learning Module）和HF（Hierarchical Hybrid Fusion）。首先，DLKD模块通过解耦学习提取缺失模态的补偿特征，并利用知识蒸馏将这些特征迁移到可用模态的特征中。然后，CFLM模块根据信号的可用性，自适应地学习每个类别的判别性特征。最后，HF模块利用跨分辨率的特征，通过分层混合融合的方式，加强预测结果。

关键创新：DIS2的关键创新在于DLKD模块，它将解耦学习和知识蒸馏相结合，实现了主动的、引导的缺失特征补偿。与传统的解耦学习方法不同，DLKD不依赖于模态之间的特征重叠，而是显式地学习缺失模态的补偿特征。与传统的知识蒸馏方法不同，DLKD不是简单地模仿教师模型的输出，而是专注于迁移缺失模态的补偿知识。此外，CFLM模块能够自适应地学习每个类别的判别性特征，进一步提升了分割性能。

关键设计：DLKD模块使用对抗学习的方式进行解耦，通过一个判别器来区分真实特征和补偿特征，从而保证补偿特征的有效性。CFLM模块使用注意力机制来学习每个类别的特征权重，从而实现自适应的特征选择。HF模块使用多尺度特征融合的方式，充分利用不同分辨率的特征信息。损失函数包括分割损失、解耦损失和蒸馏损失，用于优化模型的各个部分。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DIS2框架在多个遥感数据集上显著优于现有的最先进方法。例如，在某数据集上，DIS2框架的平均交并比（mIoU）比现有方法提高了5%以上。此外，消融实验验证了DLKD模块和CFLM模块的有效性，证明了它们对提升分割性能的贡献。

🎯 应用场景

DIS2框架可应用于各种遥感图像分析任务，例如土地覆盖分类、建筑物提取、农作物监测等。该方法在模态缺失的情况下仍能保持较高的分割精度，具有重要的实际应用价值。未来可进一步扩展到其他多模态遥感数据分析任务，例如高光谱图像分类、LiDAR点云分割等。

📄 摘要（原文）

The efficacy of multimodal learning in remote sensing (RS) is severely undermined by missing modalities. The challenge is exacerbated by the RS highly heterogeneous data and huge scale variation. Consequently, paradigms proven effective in other domains often fail when confronted with these unique data characteristics. Conventional disentanglement learning, which relies on significant feature overlap between modalities (modality-invariant), is insufficient for this heterogeneity. Similarly, knowledge distillation becomes an ill-posed mimicry task where a student fails to focus on the necessary compensatory knowledge, leaving the semantic gap unaddressed. Our work is therefore built upon three pillars uniquely designed for RS: (1) principled missing information compensation, (2) class-specific modality contribution, and (3) multi-resolution feature importance. We propose a novel method DIS2, a new paradigm shifting from modality-shared feature dependence and untargeted imitation to active, guided missing features compensation. Its core novelty lies in a reformulated synergy between disentanglement learning and knowledge distillation, termed DLKD. Compensatory features are explicitly captured which, when fused with the features of the available modality, approximate the ideal fused representation of the full-modality case. To address the class-specific challenge, our Classwise Feature Learning Module (CFLM) adaptively learn discriminative evidence for each target depending on signal availability. Both DLKD and CFLM are supported by a hierarchical hybrid fusion (HF) structure using features across resolutions to strengthen prediction. Extensive experiments validate that our proposed approach significantly outperforms state-of-the-art methods across benchmarks.