論文の概要: An End-to-end Framework For Low-Resolution Remote Sensing Semantic
Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.07955v1
- Date: Tue, 17 Mar 2020 21:41:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-22 21:39:58.597044
- Title: An End-to-end Framework For Low-Resolution Remote Sensing Semantic
Segmentation
- Title（参考訳）: 低分解能リモートセンシング意味セグメンテーションのためのエンドツーエンドフレームワーク
- Authors: Matheus Barros Pereira and Jefersson Alex dos Santos
- Abstract要約: 超解像とセマンティックセグメンテーションモジュールを結合したエンドツーエンドフレームワークを提案する。
これにより、セマンティックセグメンテーションネットワークが再構成プロセスを実行し、入力されたイメージを便利なテクスチャで修正することができる。
その結果,本フレームワークは,ネイティブな高解像度データに近いセグメンテーション性能を実現することができることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5076419064097732
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: High-resolution images for remote sensing applications are often not
affordable or accessible, especially when in need of a wide temporal span of
recordings. Given the easy access to low-resolution (LR) images from
satellites, many remote sensing works rely on this type of data. The problem is
that LR images are not appropriate for semantic segmentation, due to the need
for high-quality data for accurate pixel prediction for this task. In this
paper, we propose an end-to-end framework that unites a super-resolution and a
semantic segmentation module in order to produce accurate thematic maps from LR
inputs. It allows the semantic segmentation network to conduct the
reconstruction process, modifying the input image with helpful textures. We
evaluate the framework with three remote sensing datasets. The results show
that the framework is capable of achieving a semantic segmentation performance
close to native high-resolution data, while also surpassing the performance of
a network trained with LR inputs.
- Abstract（参考訳）: リモートセンシングアプリケーション用の高解像度画像は、特に時間幅の広い記録が必要な場合、手頃な価格やアクセシビリティが得られないことが多い。
衛星からの低解像度(LR)画像への容易なアクセスを考えると、多くのリモートセンシングはこの種のデータに依存している。
LR画像は,高精度な画素予測のための高品質なデータを必要とするため,セマンティックセグメンテーションには適さない。
本稿では,LR入力から正確なテーママップを生成するために,超解像とセマンティックセグメンテーションモジュールを結合したエンドツーエンドフレームワークを提案する。
これにより、セマンティックセグメンテーションネットワークが再構成プロセスを実行し、入力イメージを便利なテクスチャで修正することができる。
我々は,このフレームワークを3つのリモートセンシングデータセットで評価する。
その結果,本フレームワークは,LR入力でトレーニングしたネットワークの性能を上回りながら,ネイティブ高解像度データに近いセグメンテーション性能を実現することができることがわかった。
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