論文の概要: Threshold Attention Network for Semantic Segmentation of Remote Sensing Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07984v1
• Date: Tue, 14 Jan 2025 10:09:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:29:16.622175
• Title: Threshold Attention Network for Semantic Segmentation of Remote Sensing Images
• Title（参考訳）: 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閾値注意ネットワーク
• Authors: Wei Long, Yongjun Zhang, Zhongwei Cui, Yujie Xu, Xuexue Zhang,
• Abstract要約: 自己認識機構(SA)はセグメンテーションネットワークの設計に有効な手法である。 セマンティックセグメンテーションのための新しいしきい値注意機構(TAM)を提案する。 TAMに基づいて,セマンティックセグメンテーションのためのしきい値注意ネットワーク(TANet)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5449012582104795
• License:
• Abstract: Semantic segmentation of remote sensing images is essential for various applications, including vegetation monitoring, disaster management, and urban planning. Previous studies have demonstrated that the self-attention mechanism (SA) is an effective approach for designing segmentation networks that can capture long-range pixel dependencies. SA enables the network to model the global dependencies between the input features, resulting in improved segmentation outcomes. However, the high density of attentional feature maps used in this mechanism causes exponential increases in computational complexity. Additionally, it introduces redundant information that negatively impacts the feature representation. Inspired by traditional threshold segmentation algorithms, we propose a novel threshold attention mechanism (TAM). This mechanism significantly reduces computational effort while also better modeling the correlation between different regions of the feature map. Based on TAM, we present a threshold attention network (TANet) for semantic segmentation. TANet consists of an attentional feature enhancement module (AFEM) for global feature enhancement of shallow features and a threshold attention pyramid pooling module (TAPP) for acquiring feature information at different scales for deep features. We have conducted extensive experiments on the ISPRS Vaihingen and Potsdam datasets. The results demonstrate the validity and superiority of our proposed TANet compared to the most state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: 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は, 植生モニタリング, 災害管理, 都市計画など, 様々な用途に不可欠である。 従来の研究では、自己認識機構(SA)が、長距離画素依存を捕捉できるセグメンテーションネットワークを設計するための効果的なアプローチであることが示されている。 SAにより、ネットワークは入力機能間のグローバルな依存関係をモデル化することができ、セグメンテーション結果が改善される。 しかし、この機構で使用される注目特徴写像の高密度化は、計算複雑性の指数関数的な増加を引き起こす。 さらに、機能表現に悪影響を及ぼす冗長な情報も導入されている。 従来のしきい値セグメンテーションアルゴリズムに着想を得て,新しいしきい値アテンション機構(TAM)を提案する。 このメカニズムは、特徴写像の異なる領域間の相関をモデル化しながら、計算の労力を大幅に削減する。 TAMに基づいて,セマンティックセグメンテーションのためのしきい値注意ネットワーク(TANet)を提案する。 TANetは、浅い特徴のグローバルな特徴強化のための注目機能拡張モジュール(AFEM)と、深い特徴の異なるスケールで特徴情報を取得するための閾値注意ピラミッドプールモジュール(TAPP)で構成されている。 ISPRS Vaihingen と Potsdam のデータセットについて広範な実験を行った。 その結果,最も最先端のモデルと比較して,提案したTANetの有効性と優位性を示した。

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