論文の概要: CATNet: Context AggregaTion Network for Instance Segmentation in Remote
Sensing Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11057v1
- Date: Mon, 22 Nov 2021 08:55:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-23 16:15:01.110790
- Title: CATNet: Context AggregaTion Network for Instance Segmentation in Remote
Sensing Images
- Title（参考訳）: CATNet:リモートセンシング画像におけるインスタンスセグメンテーションのためのコンテキストアグリガティオンネットワーク
- Authors: Ye Liu, Huifang Li, Chao Hu, Shuang Luo, Huanfeng Shen, and Chang Wen
Chen
- Abstract要約: 特徴抽出のプロセスを改善するために,新しいコンテキスト集約ネットワーク(CATNet)を提案する。
提案モデルは,高密度特徴ピラミッドネットワーク(DenseFPN),空間コンテキストピラミッド(SCP),階層的関心抽出器(HRoIE)の3つの軽量プラグアンドプレイモジュールを利用する。
我々は,iSAID,DIOR,NWPU VHR-10,HRSIDデータセットに対する提案手法の広範な評価を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.399485634349727
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The task of instance segmentation in remote sensing images, aiming at
performing per-pixel labeling of objects at instance level, is of great
importance for various civil applications. Despite previous successes, most
existing instance segmentation methods designed for natural images encounter
sharp performance degradations when directly applied to top-view remote sensing
images. Through careful analysis, we observe that the challenges mainly come
from lack of discriminative object features due to severe scale variations, low
contrasts, and clustered distributions. In order to address these problems, a
novel context aggregation network (CATNet) is proposed to improve the feature
extraction process. The proposed model exploits three lightweight plug-and-play
modules, namely dense feature pyramid network (DenseFPN), spatial context
pyramid (SCP), and hierarchical region of interest extractor (HRoIE), to
aggregate global visual context at feature, spatial, and instance domains,
respectively. DenseFPN is a multi-scale feature propagation module that
establishes more flexible information flows by adopting inter-level residual
connections, cross-level dense connections, and feature re-weighting strategy.
Leveraging the attention mechanism, SCP further augments the features by
aggregating global spatial context into local regions. For each instance, HRoIE
adaptively generates RoI features for different downstream tasks. We carry out
extensive evaluation of the proposed scheme on the challenging iSAID, DIOR,
NWPU VHR-10, and HRSID datasets. The evaluation results demonstrate that the
proposed approach outperforms state-of-the-arts with similar computational
costs. Code is available at https://github.com/yeliudev/CATNet.
- Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像におけるインスタンスセグメンテーションのタスクは、インスタンスレベルでオブジェクトのピクセル単位のラベリングを行うことを目的としており、様々な民間アプリケーションにとって非常に重要である。
これまでの成功にもかかわらず、自然画像用に設計された既存のインスタンスセグメンテーションのほとんどは、トップビューリモートセンシングイメージに直接適用すると、パフォーマンスが著しく低下する。
注意深い分析により,厳密なスケールの変動,低コントラスト,クラスタ分布による識別対象の特徴の欠如が主な課題であることがわかった。
これらの問題に対処するために,特徴抽出プロセスを改善するために,新しいコンテキスト集約ネットワーク(CATNet)を提案する。
提案モデルは,高密度な特徴ピラミッドネットワーク(DenseFPN),空間コンテキストピラミッド(SCP),関心抽出器の階層領域(HRoIE)の3つの軽量なプラグアンドプレイモジュールを用いて,特徴領域,空間領域,インスタンス領域のグローバルな視覚的コンテキストを集約する。
DenseFPNは、階層間残差接続、クロスレベル高密度接続、機能再重み付け戦略を採用することで、より柔軟な情報フローを確立するマルチスケール機能伝搬モジュールである。
注意機構を活用することで、SCPはグローバルな空間コンテキストを局所領域に集約することで特徴をさらに強化する。
各インスタンスに対して、HRoIEは異なる下流タスク用のRoI機能を適応的に生成する。
我々は,iSAID,DIOR,NWPU VHR-10,HRSIDデータセットに対する提案手法の広範な評価を行う。
評価結果は,提案手法が同様の計算コストで最先端技術より優れていることを示す。
コードはhttps://github.com/yeliudev/catnetで入手できる。
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