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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.5
- 수록면
- 685 - 694 (10page)
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The goal of few-shot semantic segmentation is to build a network that quickly adapts to novel classes with extreme data shortage regimes. Most existing few-shot segmentation methods leverage single or multiple prototypes from extracted support features. Although there have been promising results for natural images, these methods are not directly applicable to the aerial image domain. A key factor in few-shot segmentation on aerial images is to effectively exploit information that is robust against extreme changes in background and object scales. In this paper, we propose a Mask-Guided Attention module to extract more comprehensive support features for few-shot segmentation in aerial images. Taking advantage of the support ground-truth masks, the area correlated to the foreground object is highlighted and enables the support encoder to extract comprehensive support features with contextual information. To facilitate reproducible studies of the task of few-shot semantic segmentation in aerial images, we further present the few-shot segmentation benchmark iSAID-, which is constructed from a large-scale iSAID dataset. Extensive experimental results including comparisons with the state-of-the-art methods and ablation studies demonstrate the effectiveness of the proposed method.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 연구 배경
3. 제안 방법
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (29)
참고문헌 신청
M. Dalponte, L. Bruzzone, and D. Gianelle, “Tree Species Classification in the South9 Alps based on the Fusion of Very High Geometrical Resolution Multispectral/ Hyperspectral Images and LiDAR Data,” Remote Sensing of Environment, Vol. 123, pp. 258-270, 2012.
J.V. Solrzano, J.A. Meave, J.A. Gallardo- Cruz, E.J. Gonzlez, and J.L. Hernndez- Stefanoni, “Predicting Old-Growth Tropical Forest Attributes from Very High Resolution (VHR)-Derived Surface Metrics,” Interna-tional Journal of Remote Sensing, Vol. 38, No. 2, pp. 492-513, 2017.
G. Moser, S.B. Serpico, and J.A. Benediktsson, “Land-Cover Mapping by Markov Modeling of Spatial-Contextual Information in Very-High-Resolution Remote Sensing Images,” Proceedings of the IEEE, Vol. 101, No. 3, pp. 631-651, 2013.
B. Huang, B. Zhao, and Y. Song, “Urban Land-Use Mapping Using a Deep Convolutional Neural Network with High Spatial Resolution Multispectral Remote Sensing Imagery,” Remote Sensing of Environment, Vol. 214, pp. 73-86, 2018.
H. Zhou, H. Kong, L. Wei, D. Creighton, and S. Nahavandi, “On Detecting Road Regions in a Single UAV Image,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol. 18, No. 7, pp. 1713-1722, 2017.
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