論文の概要: RSI-Net: Two-Stream Deep Neural Network Integrating GCN and Atrous CNN
for Semantic Segmentation of High-resolution Remote Sensing Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.09148v1
- Date: Sun, 19 Sep 2021 15:57:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-21 16:55:17.165426
- Title: RSI-Net: Two-Stream Deep Neural Network Integrating GCN and Atrous CNN
for Semantic Segmentation of High-resolution Remote Sensing Images
- Title（参考訳）: RSI-Net:高解像度リモートセンシング画像のセマンティックセグメンテーションのためのGCNとAtrous CNNを統合した2ストリームディープニューラルネットワーク
- Authors: Shuang He, Xia Lu, Jason Gu, Haitong Tang, Qin Yu, Kaiyue Liu, Haozhou
Ding, Chunqi Chang, Nizhuan Wang
- Abstract要約: 本稿では,リモートセンシング画像(RSI-Net)のセマンティックセグメンテーションのための2ストリームディープニューラルネットワークを提案する。
実験はVayhingen、Potsdam、Gaofen RSIデータセットで実施されている。
その結果,6つの最先端RSIセマンティックセグメンテーション法と比較して,総合的精度,F1スコア,カッパ係数において,RSI-Netの優れた性能を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.468780866037609
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: For semantic segmentation of remote sensing images (RSI), trade-off between
representation power and location accuracy is quite important. How to get the
trade-off effectively is an open question, where current approaches of
utilizing attention schemes or very deep models result in complex models with
large memory consumption. Compared with the popularly-used convolutional neural
network (CNN) with fixed square kernels, graph convolutional network (GCN) can
explicitly utilize correlations between adjacent land covers and conduct
flexible convolution on arbitrarily irregular image regions. However, the
problems of large variations of target scales and blurred boundary cannot be
easily solved by GCN, while densely connected atrous convolution network
(DenseAtrousCNet) with multi-scale atrous convolution can expand the receptive
fields and obtain image global information. Inspired by the advantages of both
GCN and Atrous CNN, a two-stream deep neural network for semantic segmentation
of RSI (RSI-Net) is proposed in this paper to obtain improved performance
through modeling and propagating spatial contextual structure effectively and a
novel decoding scheme with image-level and graph-level combination. Extensive
experiments are implemented on the Vaihingen, Potsdam and Gaofen RSI datasets,
where the comparison results demonstrate the superior performance of RSI-Net in
terms of overall accuracy, F1 score and kappa coefficient when compared with
six state-of-the-art RSI semantic segmentation methods.
- Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像(rsi)の意味セグメンテーションでは,表現力と位置精度のトレードオフが極めて重要である。
どのように効果的にトレードオフを得るかはオープンな問題であり、注意体系や非常に深いモデルを利用する現在のアプローチは、大きなメモリ消費を伴う複雑なモデルをもたらす。
一般に使われている畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と固定正方形カーネルを比較すると、グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)は隣接する土地被覆間の相関を明示的に利用し、任意に不規則な画像領域で柔軟な畳み込みを行うことができる。
しかし,マルチスケールのアトラス畳み込みネットワーク(DenseAtrousCNet)は受容場を拡大し,画像のグローバルな情報を得ることができる一方で,ターゲットスケールとぼやけた境界のばらつきの問題はGCNでは容易には解決できない。
本稿では,GCNとAtrous CNNの両方の利点に着想を得て,空間的文脈構造を効果的にモデル化・伝播することにより,RSI(RSI-Net)のセマンティックセグメンテーションのための2ストリームディープニューラルネットワークと,画像レベルとグラフレベルの組み合わせによる新しいデコード方式を提案する。
Vaihingen, Potsdam, Gaofen RSIデータセットにおいて, 総合的精度, F1スコア, カッパ係数を6つの最先端RSIセマンティックセマンティックセグメンテーション法と比較して比較した結果, RSI-Netの優れた性能を示した。
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