論文の概要: LOGCAN++: Adaptive Local-global class-aware network for semantic segmentation of remote sensing imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16502v2
• Date: Tue, 2 Jul 2024 01:40:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 06:39:57.042470
• Title: LOGCAN++: Adaptive Local-global class-aware network for semantic segmentation of remote sensing imagery
• Title（参考訳）: LOGCAN++:リモートセンシング画像のセマンティックセグメンテーションのための適応型ローカル・グローバル・クラス・アウェアネットワーク
• Authors: Xiaowen Ma, Rongrong Lian, Zhenkai Wu, Hongbo Guo, Mengting Ma, Sensen Wu, Zhenhong Du, Siyang Song, Wei Zhang,
• Abstract要約: LOGCAN++はリモートセンシング画像用にカスタマイズされたセマンティックセグメンテーションモデルである。 GCA(Global Class Awareness)モジュールとLCA(Local Class Awareness)モジュールで構成されている。 LCAモジュールは、グローバルクラス表現と間接的にピクセルを関連付けるために、中間知覚要素としてローカルクラス表現を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.715911889086415
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Remote sensing images usually characterized by complex backgrounds, scale and orientation variations, and large intra-class variance. General semantic segmentation methods usually fail to fully investigate the above issues, and thus their performances on remote sensing image segmentation are limited. In this paper, we propose our LOGCAN++, a semantic segmentation model customized for remote sensing images, which is made up of a Global Class Awareness (GCA) module and several Local Class Awareness (LCA) modules. The GCA module captures global representations for class-level context modeling to reduce the interference of background noise. The LCA module generates local class representations as intermediate perceptual elements to indirectly associate pixels with the global class representations, targeting at dealing with the large intra-class variance problem. In particular, we introduce affine transformations in the LCA module for adaptive extraction of local class representations to effectively tolerate scale and orientation variations in remotely sensed images. Extensive experiments on three benchmark datasets show that our LOGCAN++ outperforms current mainstream general and remote sensing semantic segmentation methods and achieves a better trade-off between speed and accuracy. Code is available at https://github.com/xwmaxwma/rssegmentation.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像は通常、複雑な背景、スケールと向きのバリエーション、およびクラス内の大きなばらつきによって特徴づけられる。 一般的なセマンティックセグメンテーション手法は上記の問題を十分に調査することができないため、リモートセンシング画像セグメンテーションの性能は限られている。 本稿では,グローバルクラス認識(GCA)モジュールと複数のローカルクラス認識(LCA)モジュールからなる,リモートセンシング画像用にカスタマイズされたセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスモデルであるLOGCAN++を提案する。 GCAモジュールは、クラスレベルのコンテキストモデリングのためのグローバル表現をキャプチャして、バックグラウンドノイズの干渉を低減する。 LCAモジュールは、大域的なクラス表現と間接的にピクセルを関連づける中間知覚要素として局所クラス表現を生成し、大規模なクラス内分散問題に対処することを目標としている。 特に,局所クラス表現の適応抽出のためのLCAモジュールにアフィン変換を導入し,リモートセンシング画像のスケールや方向の変動を効果的に許容する。 3つのベンチマークデータセットの大規模な実験により、我々のLOGCAN++は、現在の主流の汎用およびリモートセマンティックセマンティックセグメンテーションメソッドより優れており、スピードと精度のトレードオフがより良くなっています。 コードはhttps://github.com/xwmaxwma/rssegmentation.comで入手できる。

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