Trenden mot fjärranalys av högre upplösning underlättar en övergång från klassificering av markanvändning till förståelse på objektnivå. I stället för att enbart förlita sig på spektralt innehåll kommer utseendebaserade bildfunktioner in i bilden. I detta arbete tillämpas djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) på semantisk märkning av högupplösta fjärranalysdata. Den senaste tidens framsteg i helt konvolutionella nät (FCN) är anpassade till allmänna data och visade sig vara lika effektiva som på andra områden. En märkning med full upplösning kan härledas med hjälp av en djup FCN utan nedsampling, vilket undanröjer behovet av dekonvolution eller interpolering. För att bättre utnyttja bildfunktioner finjusteras ett förtränat CNN på fjärranalysdata i ett hybridnätverkssammanhang, vilket resulterar i överlägsna resultat jämfört med ett nätverk som utbildats från grunden. Det föreslagna tillvägagångssättet tillämpas på problemet med märkning av högupplösta flygbilder, där fina gränsdetaljer är viktiga. Den täta märkningen ger toppmodern noggrannhet för datauppsättningarna ISPRS Vaihingen och Potsdam.
I REF finjusteras förträngda konvolutionsnät med hjälp av ett hybridnätverkskontext för tät semantisk märkning av högupplösta flygbilder.
Fully Convolutional Networks for Dense Semantic Labelling of High-Resolution Aerial Imagery
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}