Sammanfattning av denna webbsida: Semantisk segmentering av högupplösta flygbilder är av stor betydelse inom vissa områden, men den ökande rumsliga upplösningen ger stora variationer inom klassen och små skillnader mellan klasser som kan leda till klassificeringsmångfald. Baserat på hög nivå kontextuella funktioner, är det djupa konvolutionella neurala nätverket (DCNN) en effektiv metod för att hantera semantiska segmentering av högupplösta flygbilder. I detta arbete föreslås ett nytt tätt pyramidnät (DPN) för semantisk segmentering. Nätverket börjar med gruppkonvolutioner för att hantera multisensordata i kanalmässigt för att extrahera funktionskartor för varje kanal separat; genom att göra det kan mer information från varje kanal bevaras. Denna process följs av kanalen shuffle operation för att förbättra representationsförmågan i nätverket. Sedan, fyra tätt anslutna convolutional block används för att både extrahera och dra full nytta av funktioner. Pyramid pooling modulen kombineras med två konvolutionella lager är inställda på att sammansmälta multi-upplösning och multi-sensor funktioner genom ett effektivt globalt landskap föregående sätt, vilket ger sannolikhetsgrafen för varje klass. Dessutom föreslås en medianfrekvensbalanserad fokal förlust för att ersätta den normala korsentropiförlusten i utbildningsfasen för att hantera problemet med klassobalans. Vi utvärderar det täta pyramidnätverket på International Society for Photogrammetrie och Remote Sensing (ISPRS) Vaihingen och Potsdam 2D semantic märkdataset, och resultaten visar att det föreslagna ramverket uppvisar bättre prestanda jämfört med toppmodern baslinje.
- Pan et al. - Vad är det? REF presenterade en ny Dense Pyramid Network (DPN) baserat på DenseNet för att extrahera och dra full nytta av funktioner.
High-Resolution Aerial Imagery Semantic Labeling with Dense Pyramid Network
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}