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HED-UNet: A multi-scale framework for simultaneous segmentation and edge detection

Heidler, Konrad und Mou, LiChao und Baumhoer, Celia und Dietz, Andreas und Zhu, Xiao Xiang (2021) HED-UNet: A multi-scale framework for simultaneous segmentation and edge detection. In: International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Seiten 1-4. IGARSS 2021, 2021-07-12 - 2021-07-16, Brussels, Belgium. doi: 10.1109/IGARSS47720.2021.9553585.

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Kurzfassung

Segmentation models for remote sensing imagery are usually trained on the segmentation task alone. However, for many applications, the class boundaries carry semantic value. To account for this, we propose a new approach that unites both tasks within a single deep learning model. The proposed network architecture follows the successful encoder-decoder approach, and is improved by employing deep supervision at multiple resolution levels, as well as merging these resolution levels into a final prediction using a hierarchical attention mechanism. This framework is trained to detect the coastline in Sentinel-1 images of the Antarctic coastline. Its performance is then compared to conventional single-task approaches, and shown to outperform these methods. The code is available at https://github.com/khdlr/HED-UNet

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/143088/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:HED-UNet: A multi-scale framework for simultaneous segmentation and edge detection
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Heidler, KonradKonrad.Heidler (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-8226-0727NICHT SPEZIFIZIERT
Mou, LiChaoLiChao.Mou (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-8407-6413NICHT SPEZIFIZIERT
Baumhoer, CeliaCelia.Baumhoer (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1339-2288NICHT SPEZIFIZIERT
Dietz, AndreasAndreas.Dietz (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, Xiao Xiangxiaoxiang.zhu (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5530-3613NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Juli 2021
Erschienen in:International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/IGARSS47720.2021.9553585
Seitenbereich:Seiten 1-4
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Semantic segmentation, edge detection, Antarctica, glacier front
Veranstaltungstitel:IGARSS 2021
Veranstaltungsort:Brussels, Belgium
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:12 Juli 2021
Veranstaltungsende:16 Juli 2021
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Künstliche Intelligenz
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science
Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Dynamik der Landoberfläche
Hinterlegt von: Heidler, Konrad
Hinterlegt am:19 Jul 2021 10:31
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:42

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