論文の概要: Expediting Building Footprint Extraction from High-resolution Remote Sensing Images via progressive lenient supervision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12220v2
- Date: Wed, 10 Apr 2024 13:15:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-11 19:35:31.948817
- Title: Expediting Building Footprint Extraction from High-resolution Remote Sensing Images via progressive lenient supervision
- Title（参考訳）: プログレッシブ・リジェント・インフォメーションによる高分解能リモートセンシング画像からの建築用フットプリント抽出
- Authors: Haonan Guo, Bo Du, Chen Wu, Xin Su, Liangpei Zhang,
- Abstract要約: リモートセンシング画像からのフットプリントのセグメンテーションは、モデル転送の有効性によって妨げられている。
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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.46970858582502
- 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.
- Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像からの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妨げられている。
既存のビルディングセグメンテーション手法の多くは、ImageNetで事前訓練された新たに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計算負荷は、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転送することに成功したことを妨げている。
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ける無効な損失のために、これらの課題を軽減することができない。
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,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, 大規模化が容易かつ高速な機能融合を容易にする, 粗結合型機能融合デコーダネットワークを提案する。
さらに, 深層監視過程において, 深層監視過程において, 深層監視から適切な知識を学べる, 高度の深層監視・蒸留戦略を提示する。
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。
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