Learn More and Learn Usefully: Truncation Compensation Network for Semantic Segmentation of High-Resolution Remote Sensing Images

计算机科学 分割 遥感 补偿(心理学) 截断(统计) 人工智能 分辨率(逻辑) 图像分割 图像分辨率 计算机视觉 机器学习 地质学 精神分析 心理学
作者
L. Zhang,Zhenshan Tan,Guo Zhang,Wen Zhang,Zhijiang Li
出处
期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:62: 1-14 被引量:1
标识
DOI:10.1109/tgrs.2024.3363742
摘要

Semantic segmentation of high-resolution remote-sensing images (HR-RSIs) focuses on classifying each pixel of input images. Recent methods have incorporated a downscaled global image as supplementary input to alleviate global context loss from cropping. Nonetheless, these methods encounter two key challenges: diminished detail in features due to down-sampling of the global auxiliary image, and noise from the same image that reduces the network's discriminability of useful and useless information. To overcome these challenges, we propose a truncation compensation network (TCNet) for HR-RSI semantic segmentation. TCNet features three pivotal modules: the guidance feature extraction module (GFM), the related-category semantic enhancement module (RSEM), and the global-local contextual cross-fusion module (CFM). GFM focuses on compensating for truncated features in the local image and minimizing noise to emphasize learning of useful information. RSEM enhances discernment of global semantic information by predicting spatial positions of related categories and establishing spatial mappings for each. CFM facilitates local image semantic segmentation with extensive contextual information by transferring information from global to local feature maps. Extensive testing on the ISPRS, BLU, and GID datasets confirms the superior efficiency of TCNet over other approaches.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
鹅鹅完成签到,获得积分10
刚刚
wanci应助飞飞加油呀采纳,获得10
刚刚
Orange应助yang采纳,获得10
刚刚
刚刚
刚刚
完美世界应助甘愿采纳,获得10
1秒前
1秒前
2秒前
2秒前
Denning发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
貔貅完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
Liufgui应助氯化钾芝士采纳,获得10
4秒前
飞天817发布了新的文献求助10
4秒前
活力臻发布了新的文献求助10
5秒前
依然小爽完成签到,获得积分10
5秒前
Flynn完成签到,获得积分10
5秒前
852应助沐晴采纳,获得30
6秒前
ff发布了新的文献求助10
6秒前
赶路人完成签到,获得积分10
7秒前
崔懿龍发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
8秒前
小张发布了新的文献求助10
9秒前
Liufgui应助徐智秀采纳,获得20
9秒前
焦糖发布了新的文献求助20
9秒前
薇薇快跑完成签到,获得积分20
10秒前
Orange应助独特的凝云采纳,获得10
10秒前
10秒前
11秒前
万能图书馆应助轻歌水越采纳,获得10
11秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
11秒前
lm发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
yewungs完成签到,获得积分10
14秒前
薇薇快跑发布了新的文献求助10
14秒前
小坤同学发布了新的文献求助10
15秒前
16秒前
16秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Economic Geography and Public Policy 900
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3988786
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531116
关于积分的说明 11252493
捐赠科研通 3269766
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804771
邀请新用户注册赠送积分活动 881870
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809021