Abstrakt. Detta arbete undersöker användningen av djupt fullständigt konvolutionella neurala nätverk (DFCNN) för pixel-wise scen märkning av Earth Observation bilder. Speciellt tränar vi en variant av SegNet-arkitekturen på fjärranalysdata över ett urbant område och studerar olika strategier för att utföra korrekt semantisk segmentering. Våra bidrag är följande: 1) vi överför effektivt en DFCNN från generiska vardagliga bilder till fjärranalys bilder; 2) vi introducerar en multi-kärna konvolutionella skikt för snabb aggregering av förutsägelser på flera skalor; 3) vi utför datafusion från heterogena sensorer (optisk och laser) med hjälp av restkorrigering. Vårt ramverk förbättrar den senaste noggrannheten på ISPRS Vaihingen 2D Semantic Labeling dataset.
För att aggregera flerskaliga förutsägelser, en ändring av SegNet introducerar en multi-kernel konvolutionella skikt för att utföra konvolutioner med flera filterstorlekar REF.
Semantic Segmentation of Earth Observation Data Using Multimodal and Multi-scale Deep Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}