Vi presenterar en end-to-end utbildningsbara djupa konvolutionella neurala nätverk (DCNN) för semantisk segmentering med inbyggd medvetenhet om semantiskt meningsfulla gränser. Semantisk segmentering är en grundläggande fjärranalysuppgift, och de flesta state-of-the-art metoder förlitar sig på DCNNs som deras arbetshäst. En viktig orsak till att de lyckas är att de djupa nätverken lär sig att samla in kontextuell information över mycket stora fönster (receptiva fält). Denna framgång kommer dock till en kostnad, eftersom den tillhörande förlusten av effektiv rumslig upplösning tvättar bort högfrekvensdetaljer och leder till suddiga objektgränser. Här föreslår vi att motverka denna effekt genom att kombinera semantisk segmentering med semantiskt informerad kantdetektering, vilket gör klassgränser explicita i modellen, För det första konstruerar vi en jämförelsevis enkel, minneseffektiv modell genom att lägga till gränsdetektering till segnet encoder-dekoder arkitektur. För det andra inkluderar vi även gränsdetektering i modeller av fcn-typ och sätter upp en high-end klassifier ensemble. Vi visar att gränsdetektering avsevärt förbättrar semantisk segmentering med CNN. Vår high-end ensemble achieves > 90% total noggrannhet på ISPRS Vaihingen bechmark.
Marmanis m.fl. REF presenterar en end-to-end ensemble av CNN:er för semantisk segmentering med en explicit medvetenhet om semantiskt meningsfulla klassgränser.
Classification With an Edge: Improving Semantic Image Segmentation with Boundary Detection
{'venue': 'ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Volume 135, January 2018, Pages 158-172, ISSN 0924-2716, https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.11.009', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}