Abstrakt. Visuellt sammanhang är viktigt i objektigenkänning och det är fortfarande ett öppet problem i datorseendet. Tillsammans med tillkomsten av djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN), med hjälp av kontextuell information med sådana system börjar få uppmärksamhet i litteraturen. Samtidigt ökar flygbilderna. Även om framstegen i fråga om djupinlärning gör goda framsteg när det gäller analys av flygbilder, innebär detta problem fortfarande många stora utmaningar. Flygbilder tas ofta under dåliga ljusförhållanden och innehåller lågupplösta föremål, många gånger tillfångatagna av träd eller högre byggnader. Särskilt på detta område kan det visuella sammanhanget vara till stor hjälp, men det finns fortfarande mycket få papper som tar hänsyn till sammanhanget i flygbildsförståelse. Här introducerar vi sammanhang som ett kompletterande sätt att känna igen objekt. Vi föreslår en dual-stream djup neural nätverksmodell som bearbetar information längs två oberoende vägar, en för lokala och en annan för globala visuella resonemang. De två kombineras senare i de sista skikten av bearbetning. Vår modell lär sig att kombinera lokalt objekt utseende samt information från den större scenen samtidigt och på ett kompletterande sätt, så att de tillsammans bildar en kraftfull klassificerare. Vi testar vårt dual-stream nätverk på uppgiften att segmentera byggnader och vägar i flygbilder och få toppmoderna resultat på Massachusetts Buildings Dataset. Vi introducerar också två nya dataset, för byggnader och vägsegmentering, respektive, och studera den relativa betydelsen av lokalt utseende jämfört med den större scenen, samt deras prestanda i kombination. Även om vår lokala globala modell också skulle kunna vara användbar i allmänt erkända uppgifter, visar vi tydligt hur effektivt det visuella sammanhanget är i kombination med djupa nät för förståelse av flygbilder.
Marcu och Leordeanu Ref föreslog en modell för de djupa nätverken i båda riktningarna för utvinning av byggnader med hjälp av två oberoende vägar, nämligen den ena för det lokala sammanhanget och den andra för det globala sammanhanget, som senare kombineras i det sista skiktet för bearbetning.
Dual Local-Global Contextual Pathways for Recognition in Aerial Imagery
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}