Concepts de base
원격 감지 영상에서 건물과 도로 정보를 동시에 추출하여 상호 보완적인 관계를 활용함으로써 양쪽 작업의 정확도를 향상시킬 수 있다.
Résumé
이 연구는 원격 감지 영상에서 건물과 도로를 동시에 추출하는 방법을 제안한다. 기존 방법들은 건물과 도로를 별도의 모델로 추출하여 두 객체 간의 강한 공간적 상관관계를 활용하지 못했다.
제안하는 방법은 다음과 같다:
- 다중 작업 상호 작용(MTI) 모듈: 건물 추출과 도로 추출 작업 간 정보를 상호 작용시켜 각 작업의 고유 정보를 보존하면서 상호 보완적인 관계를 활용한다.
- 교차 규모 상호 작용(CSI) 모듈: 건물과 도로의 다양한 모양과 구조에 따라 최적의 수용 영역을 자동으로 학습하고 선택한다.
실험 결과, 제안 방법은 건물과 도로 추출 모두에서 가장 높은 정확도를 달성했다. 또한 단일 모델로 두 작업을 동시에 수행하여 추론 시간을 절반으로 줄일 수 있었다.
Stats
건물 추출 작업에서 제안 모델의 F1 점수는 기존 방법보다 3.21% 향상되었다.
도로 추출 작업에서 제안 모델의 F1 점수는 기존 방법보다 3.38% 향상되었다.
제안 모델의 계산량(FLOPs)은 기존 다중 작업 모델보다 약 1/3 감소했다.
Citations
"건물과 도로는 인간 사회를 운반하고 연결하는 가장 기본적인 인공 환경이다."
"건물과 도로 정보는 지역 협력 개발, 재난 예방, 자율 주행 등 선도 분야에서 중요한 응용 가치를 가진다."