論文の概要: RemoteNet: Remote Sensing Image Segmentation Network based on Global-Local Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13084v2
• Date: Mon, 14 Aug 2023 13:18:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-15 22:28:14.532232
• Title: RemoteNet: Remote Sensing Image Segmentation Network based on Global-Local Information
• Title（参考訳）: RemoteNet:グローバルローカル情報に基づくリモートセンシング画像分割ネットワーク
• Authors: Satyawant Kumar, Abhishek Kumar, Dong-Gyu Lee
• Abstract要約: リモートセンシング画像のセグメンテーションのためのリモートセンシング画像セグメンテーションネットワークであるRemoteNetを提案する。 変換器と畳み込み機構の利点を活用することで,グローバルな特徴と局所的な特徴を捉える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.953644697658355
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Remotely captured images possess an immense scale and object appearance variability due to the complex scene. It becomes challenging to capture the underlying attributes in the global and local context for their segmentation. Existing networks struggle to capture the inherent features due to the cluttered background. To address these issues, we propose a remote sensing image segmentation network, RemoteNet, for semantic segmentation of remote sensing images. We capture the global and local features by leveraging the benefits of the transformer and convolution mechanisms. RemoteNet is an encoder-decoder design that uses multi-scale features. We construct an attention map module to generate channel-wise attention scores for fusing these features. We construct a global-local transformer block (GLTB) in the decoder network to support learning robust representations during a decoding phase. Further, we designed a feature refinement module to refine the fused output of the shallow stage encoder feature and the deepest GLTB feature of the decoder. Experimental findings on the two public datasets show the effectiveness of the proposed RemoteNet.
• Abstract（参考訳）: リモートで撮影された画像は、複雑なシーンのため、膨大なスケールとオブジェクトの外観変化を持っている。 セグメンテーションのグローバルおよびローカルコンテキストにおいて、基盤となる属性をキャプチャすることは困難になる。 既存のネットワークは、乱雑な背景のために固有の特徴を捉えるのに苦労している。 これらの課題に対処するため,リモートセンシング画像のセグメンテーションのためのリモートセンシング画像セグメンテーションネットワークであるRemoteNetを提案する。 我々は、トランスフォーマーと畳み込み機構の利点を利用して、グローバルおよびローカルな特徴を捉える。 RemoteNetは、マルチスケール機能を使用するエンコーダデコーダ設計である。 これらの特徴を活用すべく,チャンネル毎の注意スコアを生成するアテンションマップモジュールを構築した。 我々はデコーダネットワークにグローバルローカルトランスフォーマーブロック(GLTB)を構築し,デコードフェーズにおけるロバスト表現の学習を支援する。 さらに,浅いステージエンコーダ機能と最も深いgltb機能との融合出力を洗練する機能改良モジュールを設計した。 2つの公開データセットに関する実験結果は、提案したRemoteNetの有効性を示している。

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