論文の概要: AerialFormer: Multi-resolution Transformer for Aerial Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06842v2
• Date: Sun, 1 Oct 2023 17:04:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-03 14:13:30.796446
• Title: AerialFormer: Multi-resolution Transformer for Aerial Image Segmentation
• Title（参考訳）: AerialFormer:Aerial Image Segmentationのためのマルチレゾリューショントランス
• Authors: Kashu Yamazaki, Taisei Hanyu, Minh Tran, Adrian de Luis, Roy McCann, Haitao Liao, Chase Rainwater, Meredith Adkins, Jackson Cothren, Ngan Le
• Abstract要約: AerialFormerは,契約経路におけるトランスフォーマーと,拡張経路における軽量なMD-CNN(Multi-Dilated Conal Neural Networks)を一体化する。 我々のAerialFormerは階層構造として設計されており、Transformerはマルチスケール機能を出力し、MD-CNNはマルチスケールから情報を集約する。 AerialFormerをiSAID、LoveDA、Potsdamの3つの一般的なデータセットでベンチマークしました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.415370401064414
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aerial Image Segmentation is a top-down perspective semantic segmentation and has several challenging characteristics such as strong imbalance in the foreground-background distribution, complex background, intra-class heterogeneity, inter-class homogeneity, and tiny objects. To handle these problems, we inherit the advantages of Transformers and propose AerialFormer, which unifies Transformers at the contracting path with lightweight Multi-Dilated Convolutional Neural Networks (MD-CNNs) at the expanding path. Our AerialFormer is designed as a hierarchical structure, in which Transformer encoder outputs multi-scale features and MD-CNNs decoder aggregates information from the multi-scales. Thus, it takes both local and global contexts into consideration to render powerful representations and high-resolution segmentation. We have benchmarked AerialFormer on three common datasets including iSAID, LoveDA, and Potsdam. Comprehensive experiments and extensive ablation studies show that our proposed AerialFormer outperforms previous state-of-the-art methods with remarkable performance. Our source code will be publicly available upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: Aerial Image Segmentationは、トップダウンの視点セマンティックセマンティックセグメンテーションであり、フォアグラウンド-バックグラウンド分布の強い不均衡、複雑な背景、クラス内不均一性、クラス間均一性、小さなオブジェクトなど、いくつかの困難な特徴を持っている。 これらの問題に対処するために、Transformerの利点を継承し、拡張経路における軽量なMD-CNN(Multi-Dilated Convolutional Neural Networks)を用いてTransformerをコントラクトパスで統一するAerialFormerを提案する。 トランスフォーマはマルチスケールな特徴を出力し、md-cnnsデコーダはマルチスケールから情報を集約する階層構造として設計されている。 したがって、ローカルとグローバルの両方のコンテキストを考慮に入れ、強力な表現と高解像度のセグメンテーションを描画する。 AerialFormerをiSAID、LoveDA、Potsdamの3つの一般的なデータセットでベンチマークしました。 包括的実験と広範囲なアブレーション実験により,提案したAerialFormerは従来の最先端手法よりも優れた性能を示した。 ソースコードは承認次第、公開される予定だ。

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