Den automatiserade detekteringen av byggnader i flygbilder är ett grundläggande problem som man stöter på i analysen av flyg- och satellitbilder. Nyligen, tack vare framstegen i funktionsbeskrivningar, Region-baserade CNN modell (R-CNN) för objektdetektering får en ökande uppmärksamhet. Trots den utmärkta prestandan i objektdetektering, är det problematiskt att direkt utnyttja egenskaperna hos R-CNN modell för byggnadsdetektering i en flygbild. Som vi vet är den enda flygbilden i vertikal vy och byggnaderna har betydande riktningsegenskaper. I R-CNN-modellen ignoreras dock byggnadens riktning och detektionsresultaten representeras av horisontella rektanglar. Av denna anledning kan detektionsresultaten med horisontell rektangel inte beskriva byggnaden exakt. För att ta itu med detta problem föreslog vi i detta dokument en ny modell med ett viktigt inslag i orienteringen, nämligen Orienterad R-CNN (OR-CNN). Våra bidrag är främst i följande två aspekter: 1) Införa ett nytt orienterade lager nätverk för att upptäcka rotationsvinkeln av byggnad på grundval av den framgångsrika VGG-net R-CNN modell; 2) den orienterade rektangel föreslås att utnyttja den kraftfulla R-CNN för fjärranalys byggnad upptäckt. I experiment etablerar vi en komplett och kli-ny datauppsättning för utbildning av vår orienterade R-CNN-modell och gör en omfattande utvärdering av den föreslagna metoden på ett offentligt tillgängligt byggdata. Vi demonstrerar state-of-the-art resultat jämfört med de tidigare baslinjemetoderna.
R-CNN användes i REF för orienterad detektering av byggnader i satellitbilder.
Learning Oriented Region-based Convolutional Neural Networks for Building Detection in Satellite Remote Sensing Images
{'venue': None, 'journal': 'ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Geography']}