論文の概要: Voting Network for Contour Levee Farmland Segmentation and Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16561v1
• Date: Thu, 28 Sep 2023 16:16:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 13:37:42.628070
• Title: Voting Network for Contour Levee Farmland Segmentation and Classification
• Title（参考訳）: 輪郭住民による農地分割と分類のための投票ネットワーク
• Authors: Abolfazl Meyarian and Xiaohui Yuan
• Abstract要約: 高解像度の航空画像は農地の細部を細部まで表現することができる。 本稿では,高解像度空中画像からの輪郭リーブを用いた農地分割のためのエンドツーエンドのトレーニングネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3675306464999357
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-resolution aerial imagery allows fine details in the segmentation of farmlands. However, small objects and features introduce distortions to the delineation of object boundaries, and larger contextual views are needed to mitigate class confusion. In this work, we present an end-to-end trainable network for segmenting farmlands with contour levees from high-resolution aerial imagery. A fusion block is devised that includes multiple voting blocks to achieve image segmentation and classification. We integrate the fusion block with a backbone and produce both semantic predictions and segmentation slices. The segmentation slices are used to perform majority voting on the predictions. The network is trained to assign the most likely class label of a segment to its pixels, learning the concept of farmlands rather than analyzing constitutive pixels separately. We evaluate our method using images from the National Agriculture Imagery Program. Our method achieved an average accuracy of 94.34\%. Compared to the state-of-the-art methods, the proposed method obtains an improvement of 6.96% and 2.63% in the F1 score on average.
• Abstract（参考訳）: 高解像度の空中画像は、農地のセグメンテーションの細部を詳細に表現できる。 しかし、小さなオブジェクトや特徴はオブジェクト境界の線引きに歪みをもたらし、クラス混乱を軽減するためにより大きなコンテキストビューが必要である。 本研究では,高解像度空中画像からの輪郭リーブを用いた農地分割のためのエンドツーエンドトレーニングネットワークを提案する。 画像分割と分類を実現するために複数の投票ブロックを含む融合ブロックを考案する。 融合ブロックをバックボーンに統合し,セグメンテーションスライスとセグメンテーションスライスの両方を生成する。 セグメンテーションスライスを使用して、予測に対して多数決を行う。 ネットワークは、セグメントの最も可能性の高いクラスラベルをピクセルに割り当てるよう訓練され、構成ピクセルを別々に分析するのではなく、農地の概念を学ぶ。 本手法は,国立農業画像プログラムのイメージを用いて評価する。 平均精度は94.34\%であった。 提案手法は最先端手法と比較して,F1スコアの平均6.96%と2.63%の改善が得られた。

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