論文の概要: UAGLNet: Uncertainty-Aggregated Global-Local Fusion Network with Cooperative CNN-Transformer for Building Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.12941v1
• Date: Mon, 15 Dec 2025 02:59:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.515979
• Title: UAGLNet: Uncertainty-Aggregated Global-Local Fusion Network with Cooperative CNN-Transformer for Building Extraction
• Title（参考訳）: UAGLNet:建物抽出のための協調CNN変換器による不確実なグローバルローカル核融合ネットワーク
• Authors: Siyuan Yao, Dongxiu Liu, Taotao Li, Shengjie Li, Wenqi Ren, Xiaochun Cao,
• Abstract要約: リモートセンシング画像からの抽出は、複雑な構造変化のために難しい課題である。 既存の方法は、セグメンテーションモデルにおけるマルチスケール特徴をキャプチャするために、畳み込みブロックまたは自己アテンションブロックを使用する。 高品質なグローバルローカルなビジュアルセマンティクスを活用するために,不確実性集約型グローバルローカルフュージョンネットワーク(UAGLNet)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.48950950780554
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Building extraction from remote sensing images is a challenging task due to the complex structure variations of the buildings. Existing methods employ convolutional or self-attention blocks to capture the multi-scale features in the segmentation models, while the inherent gap of the feature pyramids and insufficient global-local feature integration leads to inaccurate, ambiguous extraction results. To address this issue, in this paper, we present an Uncertainty-Aggregated Global-Local Fusion Network (UAGLNet), which is capable to exploit high-quality global-local visual semantics under the guidance of uncertainty modeling. Specifically, we propose a novel cooperative encoder, which adopts hybrid CNN and transformer layers at different stages to capture the local and global visual semantics, respectively. An intermediate cooperative interaction block (CIB) is designed to narrow the gap between the local and global features when the network becomes deeper. Afterwards, we propose a Global-Local Fusion (GLF) module to complementarily fuse the global and local representations. Moreover, to mitigate the segmentation ambiguity in uncertain regions, we propose an Uncertainty-Aggregated Decoder (UAD) to explicitly estimate the pixel-wise uncertainty to enhance the segmentation accuracy. Extensive experiments demonstrate that our method achieves superior performance to other state-of-the-art methods. Our code is available at https://github.com/Dstate/UAGLNet
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像からの抽出は, 複雑な構造変化のため, 難しい課題である。 既存の手法では畳み込みブロックや自己アテンションブロックを用いてセグメンテーションモデルのマルチスケールの特徴を捉えるが、特徴ピラミッドの固有のギャップとグローバルな特徴統合の不足は不正確で曖昧な抽出結果をもたらす。 本稿では,不確実性モデリングの指導の下で高品質なグローバルローカルな視覚的セマンティクスを活用可能な,不確実性集約型グローバルローカルフュージョンネットワーク(UAGLNet)を提案する。 具体的には,CNNとトランスフォーマー層をそれぞれ異なる段階に導入し,局所的およびグローバルな視覚的意味をキャプチャする,協調型エンコーダを提案する。 ネットワークが深まると、局所的特徴とグローバル的特徴のギャップを狭めるために、中間的協調的相互作用ブロック(CIB)が設計されている。 その後,グローバル・ローカル・フュージョン(GLF)モジュールを提案する。 さらに,不確定領域におけるセグメンテーションのあいまいさを軽減するために,不確実性集約デコーダ(UAD)を提案し,画素単位の不確実性を明示的に推定し,セグメンテーション精度を高める。 大規模な実験により,本手法は他の最先端手法よりも優れた性能を示した。 私たちのコードはhttps://github.com/Dstate/UAGLNetで利用可能です。

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