Fugu-MT 論文翻訳(概要): LOANet: A Lightweight Network Using Object Attention for Extracting Buildings and Roads from UAV Aerial Remote Sensing Images

論文の概要: LOANet: A Lightweight Network Using Object Attention for Extracting Buildings and Roads from UAV Aerial Remote Sensing Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08490v6
Date: Thu, 6 Jul 2023 12:06:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-07 18:08:47.982441
Title: LOANet: A Lightweight Network Using Object Attention for Extracting Buildings and Roads from UAV Aerial Remote Sensing Images
Title（参考訳）: LOANet:UAV空中リモートセンシング画像から建物や道路を抽出するオブジェクト注意を用いた軽量ネットワーク
Authors: Xiaoxiang Han, Yiman Liu, Gang Liu, Yuanjie Lin, Qiaohong Liu
Abstract要約: UAV空中リモートセンシング画像からの建物・道路用オブジェクト注意(LOANet)を用いた軽量ネットワークを提案する。提案するネットワークは,Densely Connected Network (LDCNet) をエンコーダとして開発するエンコーダデコーダアーキテクチャを採用している。提案した基本モデルは、1.4Mパラメータと5.48G浮動小数点演算しか持たないデータセットでよく機能する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.875899282042793
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Semantic segmentation for extracting buildings and roads from uncrewed aerial vehicle (UAV) remote sensing images by deep learning becomes a more efficient and convenient method than traditional manual segmentation in surveying and mapping fields. In order to make the model lightweight and improve the model accuracy, a Lightweight Network Using Object Attention (LOANet) for Buildings and Roads from UAV Aerial Remote Sensing Images is proposed. The proposed network adopts an encoder-decoder architecture in which a Lightweight Densely Connected Network (LDCNet) is developed as the encoder. In the decoder part, the dual multi-scale context modules which consist of the Atrous Spatial Pyramid Pooling module (ASPP) and the Object Attention Module (OAM) are designed to capture more context information from feature maps of UAV remote sensing images. Between ASPP and OAM, a Feature Pyramid Network (FPN) module is used to fuse multi-scale features extracted from ASPP. A private dataset of remote sensing images taken by UAV which contains 2431 training sets, 945 validation sets, and 475 test sets is constructed. The proposed basic model performs well on this dataset, with only 1.4M parameters and 5.48G floating point operations (FLOPs), achieving excellent mean Intersection-over-Union (mIoU). Further experiments on the publicly available LoveDA and CITY-OSM datasets have been conducted to further validate the effectiveness of the proposed basic and large model, and outstanding mIoU results have been achieved. All codes are available on https://github.com/GtLinyer/LOANet.
Abstract（参考訳）: 深層学習による無人航空機(uav)リモートセンシング画像から建物や道路を抽出するセマンティックセグメンテーションは、測量やマッピングの分野で従来の手動セグメンテーションよりも効率的で便利である。モデルを軽量化し,モデルの精度を向上させるために,uav空中リモートセンシング画像から建物や道路にオブジェクト・アテンション(loanet)を用いた軽量ネットワークを提案する。提案するネットワークは,軽量Densely Connected Network (LDCNet) をエンコーダとして開発したエンコーダデコーダアーキテクチャを採用している。復号器部では、Atrous Space Pyramid Pooling Module (ASPP) と Object Attention Module (OAM) から構成される2つのマルチスケールコンテキストモジュールが、UAVリモートセンシング画像の特徴マップからより多くのコンテキスト情報を取得するように設計されている。 ASPPとOAMの間には、ASPPから抽出したマルチスケール機能を融合するために、FPN(Feature Pyramid Network)モジュールが使用されている。 2431のトレーニングセット、945の検証セット、および475のテストセットを含むUAVが撮影するリモートセンシング画像のプライベートデータセットを構築する。提案する基本モデルは1.4mパラメータと5.48g浮動小数点演算(flops)しか持たず、優れた平均交叉結合(miou)を達成している。 LoveDAとCITY-OSMデータセットのさらなる実験を行い、提案した基本モデルと大規模モデルの有効性をさらに検証し、優れたmIoU結果を得た。すべてのコードはhttps://github.com/GtLinyer/LOANetで入手できる。

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