論文の概要: PL-UNeXt: Per-stage Edge Detail and Line Feature Guided Segmentation for Power Line Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04413v2
• Date: Mon, 18 Sep 2023 05:33:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 00:41:23.257674
• Title: PL-UNeXt: Per-stage Edge Detail and Line Feature Guided Segmentation for Power Line Detection
• Title（参考訳）: PL-UNeXt:電力線検出のためのエッジ詳細とライン特徴分割
• Authors: Yang Cheng, Zhen Chen and Daming Liu
• Abstract要約: 電力線検出は電力会社にとって重要な検査課題であり、ドローンの障害物を避けるのにも有用である。 我々は,ブースター訓練戦略を備えた電力線分割モデルPL-UNeXtを提供する。 我々のモデルは、TTPLAで70.6F1スコア(+1.9%)、VITLで68.41mIoU(+5.2%)に達する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.124039064849798
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Power line detection is a critical inspection task for electricity companies and is also useful in avoiding drone obstacles. Accurately separating power lines from the surrounding area in the aerial image is still challenging due to the intricate background and low pixel ratio. In order to properly capture the guidance of the spatial edge detail prior and line features, we offer PL-UNeXt, a power line segmentation model with a booster training strategy. We design edge detail heads computing the loss in edge space to guide the lower-level detail learning and line feature heads generating auxiliary segmentation masks to supervise higher-level line feature learning. Benefited from this design, our model can reach 70.6 F1 score (+1.9%) on TTPLA and 68.41 mIoU (+5.2%) on VITL (without utilizing IR images), while preserving a real-time performance due to few inference parameters.
• Abstract（参考訳）: 電力線検出は電力会社にとって重要な検査課題であり、ドローンの障害物回避にも有用である。 複雑な背景と低い画素比のため、空中画像内の周辺領域から正確に電力線を分離することは依然として困難である。 空間エッジディテールのガイダンスを事前およびラインの特徴を適切に把握するために,ブースタトレーニング戦略を備えた電力線セグメンテーションモデルであるpl-unextを提案する。 我々は,エッジ空間の損失を計算するエッジディテールヘッドを設計し,下位ディテール学習と補助セグメンテーションマスクを生成するライン特徴ヘッドを導出し,高レベルなライン特徴学習を監督する。 この設計に適合して、我々のモデルはTTPLAで70.6 F1スコア(+1.9%)、VITLで68.41 mIoU(+5.2%)に達し、推論パラメータが少ないためにリアルタイムのパフォーマンスを維持することができる。

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