論文の概要: Instance segmentation of fallen trees in aerial color infrared imagery using active multi-contour evolution with fully convolutional network-based intensity priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01998v1
• Date: Wed, 5 May 2021 11:54:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-06 17:11:33.829111
• Title: Instance segmentation of fallen trees in aerial color infrared imagery using active multi-contour evolution with fully convolutional network-based intensity priors
• Title（参考訳）: 完全畳み込みネットワークを用いたアクティブ多面体進化を用いた空中カラー赤外線画像における落葉樹の事例分割
• Authors: Przemyslaw Polewski, Jacquelyn Shelton, Wei Yao and Marco Heurich
• Abstract要約: 画像のセグメンテーションマップ上での複数のアクティブな輪郭進化により、共通オブジェクトクラスのインスタンスをセグメンテーションするフレームワークを導入する。 高分解能空中多スペクトル画像から個々の落下茎を分割する文脈で提案されたフレームワークをインスタンス化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5276232626689566
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce a framework for segmenting instances of a common object class by multiple active contour evolution over semantic segmentation maps of images obtained through fully convolutional networks. The contour evolution is cast as an energy minimization problem, where the aggregate energy functional incorporates a data fit term, an explicit shape model, and accounts for object overlap. Efficient solution neighborhood operators are proposed, enabling optimization through metaheuristics such as simulated annealing. We instantiate the proposed framework in the context of segmenting individual fallen stems from high-resolution aerial multispectral imagery. We validated our approach on 3 real-world scenes of varying complexity. The test plots were situated in regions of the Bavarian Forest National Park, Germany, which sustained a heavy bark beetle infestation. Evaluations were performed on both the polygon and line segment level, showing that the multi-contour segmentation can achieve up to 0.93 precision and 0.82 recall. An improvement of up to 7 percentage points (pp) in recall and 6 in precision compared to an iterative sample consensus line segment detection was achieved. Despite the simplicity of the applied shape parametrization, an explicit shape model incorporated into the energy function improved the results by up to 4 pp of recall. Finally, we show the importance of using a deep learning based semantic segmentation method as the basis for individual stem detection. Our method is a step towards increased accessibility of automatic fallen tree mapping, due to higher cost efficiency of aerial imagery acquisition compared to laser scanning. The precise fallen tree maps could be further used as a basis for plant and animal habitat modeling, studies on carbon sequestration as well as soil quality in forest ecosystems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,完全畳み込みネットワークで得られた画像のセマンティクスセグメンテーションマップ上で,マルチアクティブ輪郭進化による共通オブジェクトクラスのインスタンスをセグメンテーションするためのフレームワークを提案する。 輪郭の進化は、集合エネルギー関数がデータ適合項、明示的な形状モデル、およびオブジェクト重複を考慮したエネルギー最小化問題として論じられる。 効率的な解近傍演算子を提案し, 擬似アニールなどのメタヒューリスティックスによる最適化を実現する。 提案手法は,高分解能空中マルチスペクトル画像から個々の落下茎を分割する文脈において,その枠組みをインスタンス化する。 複雑度の異なる実世界の3つのシーンにアプローチを検証した。 試験はドイツのバイエルン森林国立公園(英語版)の地域で行われ、バークビートルの大量感染が続いた。 多角形および線分レベルで評価を行い,多角形セグメンテーションの精度は0.93,リコール率は0.82であった。 反復的なサンプルコンセンサスラインセグメント検出と比較して,リコール時の最大7パーセンテージ点 (pp) と精度6の改善が達成された。 応用形状パラメトリゼーションの単純さにもかかわらず、エネルギー関数に組み込んだ明示的な形状モデルは、最大4ppのリコールで結果を改善した。 最後に,個々のstem検出の基盤として深層学習に基づく意味セグメンテーション法を使うことの重要性を示す。 本手法は,レーザスキャンに比べて画像取得のコスト効率が高いため,自動落葉樹マッピングのアクセシビリティ向上への一歩である。 正確な落葉樹図は、植物および動物の生息環境のモデリング、炭素沈降および森林生態系の土壌品質の研究の基礎として、さらに利用することができる。

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