論文の概要: DeepMerge: Deep-Learning-Based Region-Merging for Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19787v2
- Date: Fri, 5 Jan 2024 10:29:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-08 18:27:26.988897
- Title: DeepMerge: Deep-Learning-Based Region-Merging for Image Segmentation
- Title（参考訳）: DeepMerge: 画像セグメンテーションのためのディープラーニングベースの領域マージ
- Authors: Xianwei Lv and Claudio Persello and Wangbin Li and Xiao Huang and
Dongping Ming and Alfred Stein
- Abstract要約: 本稿では,DeepMergeと呼ばれる深層学習に基づく領域マージ手法を提案する。
これは、ディープラーニングを用いて類似性を学習し、RAGに隣接する類似のスーパーピクセルをマージする最初の方法である。
DeepMergeは最も高いF値(0.9550)と最も低い総誤差TE(0.0895)を達成し、異なるサイズのオブジェクトを正しく分割し、競合する全てのセグメンテーション法より優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.063322114865965
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Image segmentation aims to partition an image according to the objects in the
scene and is a fundamental step in analysing very high spatial-resolution (VHR)
remote sensing imagery. Current methods struggle to effectively consider land
objects with diverse shapes and sizes. Additionally, the determination of
segmentation scale parameters frequently adheres to a static and empirical
doctrine, posing limitations on the segmentation of large-scale remote sensing
images and yielding algorithms with limited interpretability. To address the
above challenges, we propose a deep-learning-based region merging method dubbed
DeepMerge to handle the segmentation of complete objects in large VHR images by
integrating deep learning and region adjacency graph (RAG). This is the first
method to use deep learning to learn the similarity and merge similar adjacent
super-pixels in RAG. We propose a modified binary tree sampling method to
generate shift-scale data, serving as inputs for transformer-based deep
learning networks, a shift-scale attention with 3-Dimension relative position
embedding to learn features across scales, and an embedding to fuse learned
features with hand-crafted features. DeepMerge can achieve high segmentation
accuracy in a supervised manner from large-scale remotely sensed images and
provides an interpretable optimal scale parameter, which is validated using a
remote sensing image of 0.55 m resolution covering an area of 5,660 km^2. The
experimental results show that DeepMerge achieves the highest F value (0.9550)
and the lowest total error TE (0.0895), correctly segmenting objects of
different sizes and outperforming all competing segmentation methods.
- Abstract（参考訳）: 画像セグメンテーションは、シーン内の物体に応じて画像を分割することを目的としており、非常に高空間分解能(VHR)リモートセンシング画像を分析するための基本的なステップである。
現在の手法では、様々な形状や大きさの土地を効果的に検討することが困難である。
さらに、セグメンテーションスケールパラメータの決定は静的かつ経験的な原理に固執し、大規模なリモートセンシング画像のセグメンテーションに制限を課し、解釈可能性に制限のあるアルゴリズムを生成する。
以上の課題に対処するため,DeepMergeと呼ばれる深層学習に基づく領域マージ手法を提案し,深部学習と領域隣接グラフ(RAG)を統合することにより,大規模なVHR画像における完全オブジェクトのセグメンテーションを処理する。
これは、ディープラーニングを用いて類似性を学習し、RAGに隣接する類似のスーパーピクセルをマージする最初の方法である。
変換器をベースとしたディープラーニングネットワークの入力として機能し,3次元相対的な位置を埋め込んだシフトスケールアテンション,手作りの特徴を持つ学習特徴を融合するための埋め込みなど,シフトスケールデータを生成するための修正されたバイナリツリーサンプリング手法を提案する。
DeepMergeは、大規模なリモートセンシング画像から教師付き方法で高いセグメンテーション精度を達成でき、5,660 km^2の領域をカバーする0.55 mのリモートセンシング画像を用いて、解釈可能な最適スケールパラメータを提供する。
実験の結果,DeepMergeは最大F値(0.9550)と最小総誤差TE(0.0895)を達成し,異なる大きさのオブジェクトを正しく分割し,競合する全セグメント法より優れていることがわかった。
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