Den snabba utvecklingen i djupinlärning och datorseende har introducerat nya möjligheter och paradigm för att bygga utdrag ur fjärranalysbilder. I detta dokument föreslår vi ett nytt fullständigt konvolutionsnätverk (FCN), där en rumslig resterande startmodul (SRI) föreslås för att fånga och aggregera flerskaliga sammanhang för semantisk förståelse genom att successivt sammansmälta funktioner på flera nivåer. Den föreslagna SRI-Net är kapabel att exakt upptäcka stora byggnader som lätt kan utelämnas samtidigt behålla globala morfologiska egenskaper och lokala detaljer. För att å andra sidan förbättra beräkningseffektiviteten införs djupvis åtskiljbara konvolutioner och konvolutionsfaktorisering för att avsevärt minska antalet modellparametrar. Den föreslagna modellen utvärderas på Inria Aerial Image Labeling Dataset och Wuhan University (WHU) Aerial Building Dataset. De experimentella resultaten visar att de föreslagna metoderna uppvisar betydande förbättringar jämfört med flera toppmoderna FCN, inklusive SegNet, U-Net, RafineNet och DeepLab v3+. Den föreslagna modellen visar lovande potential för detektering av byggnader från fjärranalysbilder i stor skala.
Liu m.fl. REF föreslog en FCN-baserad DCNN, i vilken en rumslig resterande startmodul (SRI) användes för att fånga och aggregera flerskaliga sammanhang för semantisk segmentering genom sammansmältning av muti-nivåfunktioner.
Building Footprint Extraction from High-Resolution Images via Spatial Residual Inception Convolutional Neural Network
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Geology', 'Computer Science']}