DeepDualMapper:一种利用航拍图像与轨迹进行自动地图提取的门控融合网络
计算机视觉与模式识别
2020-02-18 v1
摘要
自动地图提取对城市计算与基于位置的服务具有重要意义。航拍图像与 GPS 轨迹数据是可被用来生成地图的两种不同数据源,尽管它们携带不同类型的信息。大多数先前关于航拍图像与辅助传感器数据融合的工作并未充分利用两种模态的信息,因而存在信息丢失问题。我们提出了一种称为 DeepDualMapper 的深度卷积神经网络,以更无缝的方式融合航拍图像与轨迹数据来提取数字地图。我们设计了一个门控融合模块,以互补感知的方式显式控制来自两种模态的信息流。此外,我们提出了一种新颖的密集监督细化解码器,以由粗到细的方式生成预测。我们的综合实验表明,DeepDualMapper 比现有方法能更有效地融合图像与轨迹的信息,并能够生成更高精度的地图。
引用
@article{arxiv.2002.06832,
title = {DeepDualMapper: A Gated Fusion Network for Automatic Map Extraction using Aerial Images and Trajectories},
author = {Hao Wu and Hanyuan Zhang and Xinyu Zhang and Weiwei Sun and Baihua Zheng and Yuning Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.06832},
year = {2020}
}
备注
7 pages, AAAI 2020 accepted paper