Centroid-UNet：在航拍图像中检测质心

N. Lakmal Deshapriya; Dan Tran; Sriram Reddy; Kavinda Gunasekara

Centroid-UNet：在航拍图像中检测质心

计算机视觉与模式识别 2021-12-14 v1 人工智能机器学习

作者: N. Lakmal Deshapriya , Dan Tran , Sriram Reddy , Kavinda Gunasekara

摘要

在航拍/卫星图像分析（遥感）的许多应用中，生成物体的精确形状是一项繁琐的任务。在大多数如物体计数的遥感应用中，仅需要物体的位置估计。因此，在航拍/卫星图像中定位物体质心对于不需要物体精确形状的任务是一种简便的解决方案。为此，本研究聚焦于评估使用深度神经网络在卫星图像中定位物体质心的可行性。我们的模型名为Centroid-UNet。Centroid-UNet模型基于经典的U-Net语义分割架构。我们修改并调整了U-Net语义分割架构，将其变为一个质心检测模型，同时保留了原模型的简洁性。此外，我们用两个涉及航拍/卫星图像的案例研究测试并评估了我们的模型。这两个案例研究分别是建筑质心检测案例研究和椰子树质心检测案例研究。我们的评估结果相较其他方法达到了相当好的精度，并且具有简洁性。本研究开发的代码与模型也可在Centroid-UNet的GitHub仓库中获取：https://github.com/gicait/centroid-unet

关键词

质心检测航拍图像卫星图像 U-Net 深度神经网络遥感

引用

@article{arxiv.2112.06530,
  title  = {Centroid-UNet: Detecting Centroids in Aerial Images},
  author = {N. Lakmal Deshapriya and Dan Tran and Sriram Reddy and Kavinda Gunasekara},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2112.06530},
  year   = {2021}
}

备注

Proccedings of the 42nd Asian Conference on Remote Sensing, 2021, Can Tho city, Vietnam

Centroid-UNet：在航拍图像中检测质心

摘要

关键词

引用

备注

相关论文