論文の概要: Transformer Meets DCFAM: A Novel Semantic Segmentation Scheme for Fine-Resolution Remote Sensing Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12137v1
• Date: Sun, 25 Apr 2021 11:34:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 14:37:04.124818
• Title: Transformer Meets DCFAM: A Novel Semantic Segmentation Scheme for Fine-Resolution Remote Sensing Images
• Title（参考訳）: transformer meets dcfam: 高解像度リモートセンシング画像のための新しい意味セグメンテーションスキーム
• Authors: Libo Wang, Rui Li, Chenxi Duan, and Shenghui Fang
• Abstract要約: Swin Transformerをバックボーンとして導入し、コンテキスト情報を完全に抽出します。 また、高密度接続特徴集合モジュール(DCFAM)と呼ばれる新しいデコーダを設計し、解像度を復元し、セグメンテーションマップを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.171417925832851
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The fully-convolutional network (FCN) with an encoder-decoder architecture has become the standard paradigm for semantic segmentation. The encoder-decoder architecture utilizes an encoder to capture multi-level feature maps, which are then incorporated into the final prediction by a decoder. As the context is critical for precise segmentation, tremendous effort has been made to extract such information in an intelligent manner, including employing dilated/atrous convolutions or inserting attention modules. However, the aforementioned endeavors are all based on the FCN architecture with ResNet backbone which cannot tackle the context issue from the root. By contrast, we introduce the Swin Transformer as the backbone to fully extract the context information and design a novel decoder named densely connected feature aggregation module (DCFAM) to restore the resolution and generate the segmentation map. The extensive experiments on two datasets demonstrate the effectiveness of the proposed scheme.
• Abstract（参考訳）: エンコーダ・デコーダアーキテクチャを備えた完全畳み込みネットワーク(FCN)は,セマンティックセグメンテーションの標準パラダイムとなっている。 エンコーダ-デコーダアーキテクチャは、マルチレベル特徴マップをキャプチャするためにエンコーダを使用し、デコーダによって最終予測に組み込まれる。 正確なセグメンテーションには文脈が不可欠であるため、拡張/拡張畳み込みやアテンションモジュールの挿入など、インテリジェントな方法で情報を抽出するための多大な努力がなされている。 しかし、上記の取り組みはすべて、ルートのコンテキスト問題に対処できないResNetバックボーンを備えたFCNアーキテクチャに基づいている。 対照的に、スウィントランスをバックボーンとして、コンテキスト情報を完全に抽出し、dancely connected feature aggregation module(dcfam)という新しいデコーダを設計し、解像度を復元し、セグメンテーションマップを生成する。 2つのデータセットに関する広範な実験により,提案手法の有効性が示された。

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