基于关键点的建筑物实例分割
计算机视觉与模式识别
2020-06-09 v1
摘要
建筑物分割在遥感影像解译任务中具有重要意义。然而，现有的语义分割与实例分割方法常导致边界模糊的分割掩码。在本文中，我们提出了一种用于高分辨率遥感图像中建筑物分割的新颖实例分割网络。更具体地，我们将单个建筑物的分割视为检测若干关键点。检测到的关键点随后被重构成闭合多边形，即建筑物的语义边界。通过这种方式，建筑物的锐利边界得以保留。实验在精选的 Aerial Imagery for Roof Segmentation (AIRS) 数据集上进行，与最先进的方法相比，我们的方法在定量与定性结果上均取得了更优性能。我们的网络是一种自底向上的实例分割方法，能够很好地保留几何细节。
引用
@article{arxiv.2006.03858,
title = {Instance segmentation of buildings using keypoints},
author = {Qingyu Li and Lichao Mou and Yuansheng Hua and Yao Sun and Pu Jin and Yilei Shi and Xiao Xiang Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.03858},
year = {2020}
}