遙感圖像分割屬于圖像語義分割的一個(gè)指定任務(wù)。遙感圖像分割有著廣泛的應(yīng)用，比如無人機(jī)定位，航拍圖像處理，城市的運(yùn)行管理等等。不同于圖像語義分割專注于解決多尺度問題，遙感圖像分割里面有一些特殊的問題需要解決。其中最為重要的兩個(gè)問題：一是前背景的目標(biāo)的不平衡問題，背景的像素比重過于復(fù)雜,導(dǎo)致前景的分割目標(biāo)質(zhì)量較差。二是相關(guān)的數(shù)據(jù)集中存在著過多的小目標(biāo)，小目標(biāo)的分割效果好的要求是必須要做到高分辨率和高語義的特征表達(dá)。本期我們邀請(qǐng)到來自北京大學(xué)的李祥泰同學(xué)，分享他解決上述兩個(gè)問題的方法。

講者介紹

李祥泰，北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院在讀博士生，直博博四。博士的研究方向是圖像和視頻的分割。目前在CVPR, ECCV, AAAI, BMVC. TIP等會(huì)議和期刊發(fā)表相關(guān)論文8篇。

會(huì)議題目

基于點(diǎn)流的遙感圖像分割

會(huì)議摘要

一些基于密集相似性（dense affinity）的語義分割方法在遙感圖像分割數(shù)據(jù)集上會(huì)導(dǎo)致性能急劇地下降，我們初步判斷其原因是過量的上下文信息導(dǎo)致給每個(gè)像素點(diǎn)帶了不必要的噪聲，比如對(duì)于汽車的類別，背景可能是路面，或者房屋，但是在iSAID數(shù)據(jù)集上，路面和房屋卻是一個(gè)類別，這種外觀和語義之間的差距導(dǎo)致了，基于dense affinity的方法性能比baseline的結(jié)果還要差。為此我們提出了一個(gè)新的框架來解決這個(gè)問題，我們的名字叫做PointFlow(點(diǎn)流)，基于點(diǎn)的相似形矩陣建模的框架。由于遙感的數(shù)據(jù)集存在小目標(biāo)比較多的情況，我們采用FPN的框架，這樣可以把語義信息從上到下地傳遞，即我們的模塊的輸入是兩個(gè)相鄰的特征層（低分辨率高語義為高層，高分辨率低語義是底層），輸出是底層的特征。我們方法在三個(gè)不同的國(guó)際遙感圖像分割數(shù)據(jù)集上取得了領(lǐng)先的地位(iSAID，Vaihingen，Postdam)，并且我們還做到了最好的速度和精度的權(quán)衡。

論文標(biāo)題：PointFlow: Flowing Semantics Through Points for Aerial Image Segmentation

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會(huì)議亮點(diǎn)

1、該次分享會(huì)詳細(xì)介紹遙感分割中重要的兩個(gè)問題：一是前背景的目標(biāo)的不平衡問題，二是相關(guān)的數(shù)據(jù)集中存在著過多的小目標(biāo)問題；

2、該次分享會(huì)詳細(xì)回顧相關(guān)的語義分割工作和思路；

3、該次分享會(huì)詳細(xì)介紹基于點(diǎn)的affinity設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)分析。

直播時(shí)間

2021年6月27日（周日）20:00—21:00 線上直播

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注：直播地址會(huì)分享在交流群內(nèi)

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