ABSTRACT Till skillnad från enstaka geospatiala objekt som extraheras från högupplösta fjärranalysbilder ställs uppgiften för vägextrahering inför fler utmaningar, inklusive smalhet, gleshet, mångfald, flerskaliga egenskaper och klassobalans. Med fokus på dessa utmaningar föreslås i detta dokument ett heltäckande ramverk som kallas multifunktionspyramidnätverket (MFPN). I MFPN designar vi en effektiv funktionspyramid och en skräddarsydd pyramidpoolingmodul som utnyttjar semantiska funktioner på flera nivåer av högupplösta fjärranalysbilder. I optimeringsstadiet presenteras en viktad balansförlustfunktion för att lösa problemet med klassobalans som orsakas av vägarnas gleshet. Den föreslagna nya förlustfunktionen är mer känslig för de felklassade och de glesa verkliga märkta pixlarna och hjälper till att fokusera på reservuppsättningen hårda pixlar i träningsstadiet. Jämfört med cross-entropy förlust funktion, den viktade balansförlusten kan minska träningstiden dramatiskt för samma precision. Experiment på två utmanande datauppsättningar av högupplösta fjärranalysbilder som illustrerar den föreslagna algoritmens prestanda har lett till betydande förbättringar, särskilt för smala landsvägar. INDEX TERMS Flera funktioner pyramid nätverk (MFPN), funktion pyramid, pyramid pooling, viktad balans förlust.
År 2018, Gao et al. REF föreslog ett multifunktionspyramidnätverk (MFPN), som används för vägdragning av fjärranalysbilder, och med tanke på en viktad balansförlustfunktion presenteras för att lösa problemet med klassobalans som orsakas av vägarnas gleshet.
An End-to-End Neural Network for Road Extraction From Remote Sensing Imagery by Multiple Feature Pyramid Network
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}