I likhet med tidigare datorseende har fjärranalys radikalt förändrats genom införandet av djupinlärning och, i synnerhet, Convolution Neural Networks. Marktäckningsklassificering, objektdetektering och scenförståelse i flygbilder är mer och mer beroende av djupa nätverk för att uppnå nya toppmoderna resultat. Nya arkitekturer som Fully Convolutional Networks kan även producera pixelnivåanteckningar för semantisk kartläggning. I detta arbete presenterar vi en djupt lärande baserad segment-före-detekt metod för segmentering och efterföljande detektion och klassificering av flera varianter av hjulförsedda fordon i högupplösta fjärranalysbilder. Detta gör det möjligt för oss att undersöka objekt detektering och klassificering på en komplex datauppsättning som består av visuellt liknande klasser, och att visa relevansen av en sådan underklass modellering tillvägagångssätt. Speciellt vill vi visa att djupt lärande också lämpar sig för objektorienterad analys av jordobservationsdata eftersom effektiv objektdetektering kan erhållas som en biprodukt av korrekt semantisk segmentering. Först tränar vi ett djupt konvolutionsnätverk på ISPRS Potsdam och NZAM/ONERA Christchurch dataset och visar hur de lärda semantiska kartorna kan användas för att extrahera exakt segmentering av fordon. Sedan visar vi att dessa kartor är tillräckligt exakta för att utföra fordonsdetektering genom enkel ansluten komponentextraktion. Detta gör att vi kan studera omfördelningen av fordon i staden. Slutligen utbildar vi ett Convolutional Neural Network för att utföra fordonsklassificering på VEDAI-datasetet, och överföra dess kunskap för att klassificera de enskilda fordonsfall som vi upptäckte.
Metoden i REF integrerar detektion i flygbilder med semantisk segmentering för att förbättra prestandan.
Segment-before-Detect: Vehicle Detection and Classification through Semantic Segmentation of Aerial Images
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Geology', 'Computer Science']}