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Learning to Aggregate Multi-Scale Context for Instance Segmentation in Remote Sensing Images

计算机科学 棱锥(几何) 背景(考古学) 骨料(复合) 特征(语言学) 分割 判别式 人工智能 特征提取 任务(项目管理) 比例(比率) 利用 模式识别(心理学) 地理 工程类 哲学 物理 光学 复合材料 考古 材料科学 系统工程 地图学 语言学 计算机安全
作者
Ye Liu,Huifang Li,Chao Hu,Shuang Luo,Yan Luo,Chang Wen Chen
出处
期刊:IEEE transactions on neural networks and learning systems [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:: 1-15 被引量:35
标识
DOI:10.1109/tnnls.2023.3336563
摘要

The task of instance segmentation in remote sensing images, aiming at performing per-pixel labeling of objects at the instance level, is of great importance for various civil applications. Despite previous successes, most existing instance segmentation methods designed for natural images encounter sharp performance degradations when they are directly applied to top-view remote sensing images. Through careful analysis, we observe that the challenges mainly come from the lack of discriminative object features due to severe scale variations, low contrasts, and clustered distributions. In order to address these problems, a novel context aggregation network (CATNet) is proposed to improve the feature extraction process. The proposed model exploits three lightweight plug-and-play modules, namely, dense feature pyramid network (DenseFPN), spatial context pyramid (SCP), and hierarchical region of interest extractor (HRoIE), to aggregate global visual context at feature, spatial, and instance domains, respectively. DenseFPN is a multi-scale feature propagation module that establishes more flexible information flows by adopting interlevel residual connections, cross-level dense connections, and feature reweighting strategy. Leveraging the attention mechanism, SCP further augments the features by aggregating global spatial context into local regions. For each instance, HRoIE adaptively generates RoI features for different downstream tasks. Extensive evaluations of the proposed scheme on iSAID, DIOR, NWPU VHR-10, and HRSID datasets demonstrate that the proposed approach outperforms state-of-the-arts under similar computational costs. Source code and pretrained models are available at https://github.com/yeliudev/CATNet.
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