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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.7
- 수록면
- 895 - 902 (8page)
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Building segmentation using satellite imagery such as EO (Electro-Optical) and SAR (Synthetic- Aperture Radar) images are widely used due to their various uses. EO images have the advantage of having color information, and they are noise-free. In contrast, SAR images can identify the physical characteristics and geometrical information that the EO image cannot capture. This paper proposes a learning framework for efficient building segmentation that consists of a teacher-student-based privileged knowledge distillation and deformable convolution block. The teacher network utilizes EO and SAR images simultaneously to produce richer features and provide them to the student network, while the student network only uses EO images. To do this, we present objective functions that consist of Kullback-Leibler divergence loss and knowledge distillation loss. Furthermore, we introduce deformable convolution to avoid pixel-level noise and efficiently capture hard samples such as small and thin buildings at the global level. Experimental result shows that our method outperforms other methods and efficiently captures complex samples such as a small or narrow building. Moreover, Since our method can be applied to various methods.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 연구 배경
3. 제안한 방법
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
M. Kim, S. Kim, D. Lee, and J. Gahm, “Comparative Study of Deep Learning Model for Semantic Segmentation of Water System in SAR Images of KOMPSAT-5,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 25, No. 2, pp. 206-214, 2022.
J. Long, E. Shelhamer, and T. Darrell, “Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 3431-3440, 2015.
O. Ronneberger, P. Fischer, and T. Brox, “Unet: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation,” International Conference on Medical Image Computing and Computer- assisted Intervention, pp. 234-241, 2015.
H. Zhao, J. Shi, X. Qi, X. Wang, and J. Jia, “Pyramid Scene Parsing Network,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2881-2890, 2017.
L.C. Chen, G. Papandreou, F. Schroff, and H. Adam, “Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation,” arXiv Preprint, arXiv:1706.05587, 2017.
J. Long, E. Shelhamer, and T. Darrell, “Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 3431-3440, 2015.
O. Ronneberger, P. Fischer, and T. Brox, “Unet: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation,” International Conference on Medical Image Computing and Computer- assisted Intervention, pp. 234-241, 2015.
H. Zhao, J. Shi, X. Qi, X. Wang, and J. Jia, “Pyramid Scene Parsing Network,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2881-2890, 2017.
L.C. Chen, G. Papandreou, F. Schroff, and H. Adam, “Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation,” arXiv Preprint, arXiv:1706.05587, 2017.
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