Semantisk märkning för bilder med mycket hög upplösning (VHR) i stadsområden är av stor betydelse i ett brett spektrum av fjärranalysapplikationer. Men många förvirrande konstgjorda föremål och invecklade finstrukturerade föremål gör det mycket svårt att få både konsekventa och korrekta märkningsresultat. För denna utmanande uppgift, föreslår vi en ny djup modell med konvolutionella neurala nätverk (CNNs), dvs. en end-toend själv-cascaded nätverk (ScasNet). Speciellt, för förvirrande konstgjorda objekt, ScasNet förbättrar märkningen samstämmighet med sekventiella globala-till-lokala sammanhang aggregering. Tekniskt sett fångas flerskaliga sammanhang på en CNN-kodares utdata, och sedan aggregeras de successivt på ett självförvållat sätt. Samtidigt, för finstrukturerade objekt, ScasNet ökar märkningen noggrannhet med en grov-till-fin förfining strategi. Det förfinar gradvis målobjekten med hjälp av de lågnivåfunktioner som CNN:s grunda lager lärt sig. För att korrigera den latenta monteringsresten som orsakas av flerfunktionsfusion inom ScasNet föreslås dessutom ett särskilt restkorrigeringssystem. Det förbättrar avsevärt effektiviteten hos ScasNet. Omfattande experimentella resultat på tre offentliga datauppsättningar, inklusive två utmanande riktmärken, visar att ScasNet uppnår de senaste resultaten.
Liu m.fl. REF utformade ScasNet för att förbättra noggrannheten hos konstgjorda objekt och invecklade finstrukturerade objekt genom sekventiell global-till-lokal kontextaggregation på ett självförvållat sätt.
Semantic Labeling in Very High Resolution Images via a Self-Cascaded Convolutional Neural Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}