Sammanfattning av denna webbsida: Segmentering av flygbilder har stor potential när det gäller övervakning och scenförståelse av stadsområden. Det ger ett medel för automatisk rapportering av de olika händelser som sker i bebodda områden. Detta främjar på ett anmärkningsvärt sätt tillämpningen av allmän säkerhet och trafikledning. Efter den breda antagandet av konvolutionella neurala nätverk metoder, noggrannheten av semantiska segmentering algoritmer kan lätt överträffa 80% om en robust datauppsättning tillhandahålls. Trots denna framgång, införandet av en förutbildad segmentering modell för att kartlägga en ny stad som inte ingår i utbildningen uppsättning avsevärt minskar noggrannheten. Detta beror på domänskiftet mellan källdatauppsättningen som modellen utbildas på och den nya måldomänen för de nya stadsbilderna. I detta dokument tar vi upp denna fråga och överväger utmaningen med domänanpassning vid semantisk segmentering av flygbilder. Vi designar en algoritm som minskar domänbyteseffekten med hjälp av Generativa Adversarial Networks (GANS). I experimenten testar vi den föreslagna metoden för International Society for Photogrammetrie och Remote Sensing (ISPRS) semantiska segmenteringsdata och fann att vår metod förbättrar den totala noggrannheten från 35% till 52% när den passerar från Potsdam domän (betraktas som källdomän) till Vaihingen domän (betraktas som måldomän). Dessutom gör metoden det möjligt att effektivt återställa de inverterade klasserna på grund av sensorvariation. I synnerhet förbättrar det den genomsnittliga segmenteringsnoggrannheten hos de inverterade klasserna på grund av sensorvariation från 14% till 61%.
Benjdira m.fl. REF konstruerade en oövervakad algoritm med hjälp av Generativa Adversarial Networks (Gans), som visade förbättrad prestanda när det gick från ISPRS Potsdam 2D-märkningsdataset till ISPRS Vaihingen 2D-märkningsdataset.
Unsupervised Domain Adaptation using Generative Adversarial Networks for Semantic Segmentation of Aerial Images
{'venue': 'MDPI Remote Sensing, Volume 11, Issue 11, 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Geology']}