Sammanfattning av denna webbsida: Segmentering av högupplösta fjärranalysbilder är en viktig utmaning med breda praktiska tillämpningar. Den ökande rumsliga upplösningen ger fina detaljer för bildsegmentering men medför också tvetydigheter i segmenteringen. I detta dokument föreslår vi ett generativt kontradiktoriskt nätverk med rumsliga och kanalbaserade uppmärksamhetsmekanismer (GAN-SCA) för robust segmentering av byggnader i fjärranalysbilder. Det föreslagna ramverkets segmenteringsnätverk (generator) består av den välkända semantiska segmenteringsarkitekturen (U-Net) och de rumsliga och kanalrelaterade uppmärksamhetsmekanismerna (SCA). Antagandet av SCA gör det möjligt för segmenteringsnätverket att selektivt förbättra mer användbara funktioner i specifika positioner och kanaler och möjliggöra förbättrade resultat närmare sanningen. Diskriminatorn är ett kontradiktoriskt nätverk med kanalernas uppmärksamhetsmekanismer som på ett korrekt sätt kan diskriminera generatorns utgångar och de markbaserade sanningskartorna. Segmenteringsnätet och det kontradiktoriska nätverket utbildas på ett omväxlande sätt på Inria flygbildsetiketten dataset och Massachusetts byggnader dataset. Experimentella resultat visar att den föreslagna GAN-SCA uppnår en högre poäng (den totala noggrannheten och skärningspunkten över föreningen av Inria flygbildsmärkning datauppsättning är 96,61% respektive 77,75%, och F 1 -måttet av Massachusetts byggnader datauppsättning 96,36%) och överträffar flera state-of-the-art metoder.
- Pan et al. - Vad är det? REF presenterade en DCNN för att bygga extraktion från högupplösta flygbilder, som består av ett U-Net, kanal uppmärksamhetsmekanismer, och ett kontradiktoriskt nätverk.
Building extraction from high-resolution aerial imagery using a generative adversarial network with spatial and channel attention mechanisms
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Geology', 'Computer Science']}