MSNet：一种用于航拍视频中自然灾害建筑损伤评估的多层级实例分割网络
计算机视觉与模式识别
2021-01-05 v2
摘要
本文中，我们研究通过航拍视频分析高效评估飓风、洪水或火灾等自然灾害后建筑损伤的问题。我们做出两项主要贡献。第一项贡献是一个新数据集，由来自社交媒体的用户生成航拍视频组成，并带有实例级建筑损伤掩码标注。这提供了首个使用航拍视频评估建筑损伤模型的定量评估基准。第二项贡献是一个新模型，即 MSNet，其包含新颖的区域提议网络设计以及用于边界框和掩码分支中置信度分数校准的无监督分数精炼网络。我们表明，在我们的数据集上，与先前方法相比，我们的模型取得了最先进的结果。我们将发布数据、模型和代码。
引用
@article{arxiv.2006.16479,
title = {MSNet: A Multilevel Instance Segmentation Network for Natural Disaster Damage Assessment in Aerial Videos},
author = {Xiaoyu Zhu and Junwei Liang and Alexander Hauptmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.16479},
year = {2021}
}
备注
WACV 2021