論文の概要: Expediting Building Footprint Segmentation from High-resolution Remote Sensing Images via progressive lenient supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12220v1
• Date: Sun, 23 Jul 2023 03:55:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-25 17:21:47.326528
• Title: Expediting Building Footprint Segmentation from High-resolution Remote Sensing Images via progressive lenient supervision
• Title（参考訳）: プログレッシブ・レネエント・監督による高解像度リモートセンシング画像からの建物足跡分割の迅速化
• Authors: Haonan Guo, Bo Du, Chen Wu, Xin Su, Liangpei Zhang
• Abstract要約: 学習効率と効率性を高めるために,BFSeg と表記される効率的なフレームワークを提案する。 具体的には、高密度に接続された粗大な特徴核融合デコーダネットワークで、スケールをまたいで簡単に高速な特徴核融合を容易にする。 我々は,ネットワークが深い監督から適切な知識を学べる,豊富な深層監視・蒸留戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.383234170349866
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The efficacy of building footprint segmentation from remotely sensed images has been hindered by model transfer effectiveness. Many existing building segmentation methods were developed upon the encoder-decoder architecture of U-Net, in which the encoder is finetuned from the newly developed backbone networks that are pre-trained on ImageNet. However, the heavy computational burden of the existing decoder designs hampers the successful transfer of these modern encoder networks to remote sensing tasks. Even the widely-adopted deep supervision strategy fails to mitigate these challenges due to its invalid loss in hybrid regions where foreground and background pixels are intermixed. In this paper, we conduct a comprehensive evaluation of existing decoder network designs for building footprint segmentation and propose an efficient framework denoted as BFSeg to enhance learning efficiency and effectiveness. Specifically, a densely-connected coarse-to-fine feature fusion decoder network that facilitates easy and fast feature fusion across scales is proposed. Moreover, considering the invalidity of hybrid regions in the down-sampled ground truth during the deep supervision process, we present a lenient deep supervision and distillation strategy that enables the network to learn proper knowledge from deep supervision. Building upon these advancements, we have developed a new family of building segmentation networks, which consistently surpass prior works with outstanding performance and efficiency across a wide range of newly developed encoder networks. The code will be released on https://github.com/HaonanGuo/BFSeg-Efficient-Building-Footprint-Segmentation-Framework.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像からのビルフットプリントセグメンテーションの有効性は,モデル転送の有効性によって阻害されている。 既存の多くのビルセグメンテーション手法は、イメージネットで事前学習された新しく開発されたバックボーンネットワークからエンコーダを微調整したu-netのエンコーダ-デコーダアーキテクチャに基づいて開発された。 しかし、既存のデコーダ設計の重い計算負荷は、これらの現代のエンコーダネットワークをリモートセンシングタスクに移すのを妨げている。 広く採用されている深層監視戦略でさえ、フォアグラウンドと背景画素が混在するハイブリッド領域において、これらの課題を軽減できない。 本稿では,既存のデコーダネットワークの設計を包括的に評価し,学習効率と有効性を高めるためにbfsegと呼ばれる効率的な枠組みを提案する。 具体的には,大規模にまたがる簡易かつ高速な特徴融合を容易にする高密結合型特徴融合デコーダネットワークを提案する。 さらに,深層監視過程におけるダウンサンプリング・グラウンド真理におけるハイブリッド領域の無効性を考慮して,ネットワークが深層監視から適切な知識を学習できる寛大な深層監視・蒸留戦略を提案する。 これらの進歩を基盤として、我々は、広範囲の新規開発エンコーダネットワークにまたがる性能と効率の優れた先行研究を一貫して超越した、建築セグメンテーションネットワークの新たなファミリーを開発した。 コードはhttps://github.com/HaonanGuo/BFSeg-Efficient-Building-Footprint-Segmentation-Frameworkでリリースされる。

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