Den senaste utvecklingen av högupplösta syntetiska Aperture Radar (SAR) bilder leder till enorma mängder data. För att segmentera dessa stora fjärravkännade data i en godtagbar tidsram, fler och fler segmenteringsalgoritmer baserade på djupt lärande försök att ta superpixlar som processenheter. De översegmenterade bilderna blir dock icke-Euklidiska strukturdata som traditionella djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) inte direkt kan bearbeta. Här föreslår vi en roman Attention Graph Convolution Network (AGCN) för att utföra superpixelmässigt segmentering i stora SAR-bilddata. AGCN består av ett uppmärksamhetsmekanismskikt och Graph Convolution Networks (GCN). GCN kan arbeta med grafstrukturdata genom att generalisera konvolutioner till grafdomänen och har framgångsrikt tillämpats i uppgifter som nodklassificering. Uppmärksamhetsmekanismen skikt införs för att vägleda graf konvolution lager att fokusera på de mest relevanta noder för att fatta beslut genom att ange olika koefficienter för olika noder i ett grannskap. Uppmärksamhetslagret ligger före konvolutionsskikten, och bullrig information från angränsande noder har mindre negativ inverkan på uppmärksamhetskoefficienterna. Kvantifierade experiment på två luftburna SAR-bilddata visar att den föreslagna metoden överträffar de andra toppmoderna segmenteringsmetoderna. Dess beräkningstid är också mycket mindre än de nuvarande vanliga pixel-nivå semantiska segmenteringsnätverken.
Uppmärksamhet Graph Convolution Network (AGCN) REF består av en uppmärksamhetsmekanism skikt och Graph Convolution Networks (GCN) för att utföra superpixel-wise segmentering i stora SAR-bilddata.
Attention Graph Convolution Network for Image Segmentation in Big SAR Imagery Data
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Geology', 'Computer Science']}