利用压缩激励 U-Net 分割卫星影像中的船舶
计算机视觉与模式识别
2019-10-29 v1 图像与视频处理
摘要
卫星影像中的船舶检测任务即便对最先进的分割模型也构成显著障碍，原因在于缺乏标注数据集或现有方法无法泛化到未见图像。最常见的语义分割方法涉及复杂的双阶段网络或采用多尺度场景解析模块的网络。在本文中，我们提出流行 U-Net 架构的改进版——压缩激励 U-Net（Squeeze and Excitation U-Net），并采用一种直接优化交并比（IoU）分数的损失进行训练。我们的方法在取得与其他方法相当性能的同时，还具有计算高效的额外优势。
引用
@article{arxiv.1910.12206,
title = {Segmenting Ships in Satellite Imagery With Squeeze and Excitation U-Net},
author = {Venkatesh R and Anand Metha},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.12206},
year = {2019}
}