論文の概要: SegForestNet: Spatial-Partitioning-Based Aerial Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01585v3
• Date: Mon, 8 Apr 2024 09:53:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 05:46:40.076455
• Title: SegForestNet: Spatial-Partitioning-Based Aerial Image Segmentation
• Title（参考訳）: SegForestNet: 空間分割に基づく空中画像分割
• Authors: Daniel Gritzner, Jörn Ostermann,
• Abstract要約: 本稿では,二分空間分割木を予測するディープラーニングモデルを改良する。 また、最適化されたトレーニングプロセスと比較して、最適でないトレーニングプロセスの影響についても検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.478764356647437
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Aerial image segmentation is the basis for applications such as automatically creating maps or tracking deforestation. In true orthophotos, which are often used in these applications, many objects and regions can be approximated well by polygons. However, this fact is rarely exploited by state-of-the-art semantic segmentation models. Instead, most models allow unnecessary degrees of freedom in their predictions by allowing arbitrary region shapes. We therefore present a refinement of our deep learning model which predicts binary space partitioning trees, an efficient polygon representation. The refinements include a new feature decoder architecture and a new differentiable BSP tree renderer which both avoid vanishing gradients. Additionally, we designed a novel loss function specifically designed to improve the spatial partitioning defined by the predicted trees. Furthermore, our expanded model can predict multiple trees at once and thus can predict class-specific segmentations. As an additional contribution, we investigate the impact of a non-optimal training process in comparison to an optimized training process. While model architectures optimized for aerial images, such as PFNet or our own model, show an advantage under non-optimal conditions, this advantage disappears under optimal training conditions. Despite this observation, our model still makes better predictions for small rectangular objects, e.g., cars.
• Abstract（参考訳）: 航空画像のセグメンテーションは、地図の自動作成や森林破壊の追跡といったアプリケーションの基盤である。 これらの応用でよく用いられる真の正光度では、多くの対象や領域は多角形によってうまく近似することができる。 しかし、この事実は最先端のセマンティックセグメンテーションモデルによって利用されることは滅多にない。 代わりに、ほとんどのモデルは任意の領域の形状を許容することによって、予測において不要な自由度を許容する。 そこで我々は,効率的な多角形表現である二分空間分割木を予測するディープラーニングモデルを改良した。 改良には、新しい機能デコーダアーキテクチャと、どちらも廃止される勾配を避ける新しい差別化可能なBSPツリーレンダラーが含まれている。 さらに,予測木によって定義された空間分割を改善するために,新たな損失関数を設計した。 さらに,拡張モデルでは一度に複数の木を予測でき,クラス固有のセグメンテーションを予測できる。 さらなる貢献として、最適化されたトレーニングプロセスと比較して、最適でないトレーニングプロセスの影響について検討する。 PFNetや我々のモデルのような航空画像に最適化されたモデルアーキテクチャは、最適でない条件下では利点を示すが、この利点は最適な訓練条件下では消える。 この観察にもかかわらず、我々のモデルは、例えば自動車のような小さな長方形の物体に対して、より良い予測を行う。

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