Världen är täckt av miljontals byggnader, och just vetskapen om varje instanss position och omfattning är avgörande för en mängd tillämpningar. Nyligen, automatiserade byggnadsavtryck segmentering modeller har visat överlägsen detektion noggrannhet tack vare användningen av Convolutional Neural Networks (CNN). Men även de senaste evolutionerna kämpar för att exakt avgränsa gränser, vilket ofta leder till geometriska förvrängningar och oavsiktlig fusion av angränsande byggnadsfall. Vi föreslår att denna fråga ska lösas genom att man utnyttjar byggnadernas distinkta geometriska egenskaper. I detta syfte presenterar vi Deep Structured Active Contours (DSAC), ett nytt ramverk som integrerar tidigare och begränsningar i segmenteringsprocessen, såsom kontinuerliga gränser, släta kanter och skarpa hörn. För att göra det använder DSAC Active Contour Models (ACM), en familj av begränsnings- och tidigare baserade polygonala modeller. Vi lär oss ACM-parameteriseringar per instans med hjälp av ett CNN, och visar hur man införlivar alla komponenter i en strukturerad utgångsmodell, vilket gör DSAC trainingable endto-end. Vi utvärderar DSAC på tre utmanande bygge instans segmentering dataset, där det jämför gynnsamt mot state-of-the-art. Koden kommer att göras tillgänglig på https://github.com/dmarcosg/DSAC.
Med tanke på dessa begränsningar presenterade REF metoden Deep Structured Active Contours (DSAC) för att lära sig en polygonrepresentation istället för segmenteringsmasken.
Learning Deep Structured Active Contours End-to-End
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}