Expanded U-Net Model for Road Extraction from Satellite Images

سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 62

فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_MSEEE-4-3_004

تاریخ نمایه سازی: 21 اردیبهشت 1404

چکیده مقاله:

Reliable extraction of information from aerial images is a challenging issue with many practical applications. One of the specific challenges within this problem is the automatic detection of roads. Due to the presence of shadows, obstructions, and a wide variety of non-road objects, this task is considered as a complex problem in computer vision. Despite the previous efforts in the field of automatic road detection, there is still room for improving in this area. This paper aims to enhance detection accuracy by proposing a model for road segmentation in satellite images based on image segmentation techniques. To this end, we introduce a novel model, namely Expanded U-Net (EU-Net) by embedding the VGG۱۹ layers to the base U-Net model. Evaluation results on the DeepGlobe Road Extraction dataset indicate enhancements in results compared to a base U-Net model.

نویسندگان

Mahdi Pahlevani

Electrical and Computer Engineering Department, Semnan University, Semnan, Iran.

Fatemeh Zahra Pahlevan

Electrical and Computer Engineering Department, Semnan University, Semnan, Iran.

Razieh Rastgoo

Electrical and Computer Engineering Department, Semnan University, Semnan, Iran.

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • World health organization (۲۰۲۰). https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/road traffic-injuries[۲] Simonyan, K., Zisserman, A.: ...
  • Rastgoo, R., Sattari Naeini, V.: A neurofuzzy QoS-aware routing protocol ...
  • Kiani, K., Hematpour, R., Rastgoo, R.: Automatic grayscale image colorization ...
  • Rastgoo, R., Kiani, K., Escalera, S., Sabokrou, M.: Multi-modal zero-shot ...
  • Rastgoo, R., Kiani, K.: Face recognition using fine-tuning of Deep ...
  • Rastgoo, R., Sattari-Naeini, V.: Tuning parameters of the QoS-aware routing ...
  • Rastgoo, R., Sattari-Naeini, V.: Gsomcr: Multi-constraint genetic-optimized qos-aware routing protocol ...
  • Zarbafi, S., Kiani, K., Rastgoo, R.: Spoken Persian digits recognition ...
  • Bagherzadeh, F., Rastgoo, R.: Deepfake image detection using a deep ...
  • Ahmadi, AM., Kiani, K., Rastgoo, R.: A Transformer-based model for ...
  • Mottaghi, R., Chen, X., Liu, X., Cho, N.G., Lee, S.W., ...
  • Peng, D.; Zhang, Y.; Guan, H. End-to-End Change Detection for ...
  • Wang, Z., Jiang, K., Yi, P., Han, Z., & He, ...
  • Zeng, L., Wardlow, B. D., Xiang, D., Hu, S., & ...
  • Tarasiou, M., Chavez, E., & Zafeiriou, S. (۲۰۲۳). ViTs for ...
  • Ronneberger, O., Fischer, P., & Brox, T. (۲۰۱۵). U-net: Convolutional ...
  • Cao, H., Wang, Y., Chen, J., Jiang, D., Zhang, X., ...
  • Hoang, T. N., Nguyen, H. V. N., Nguyen, K. H., ...
  • Singh, N. J., & Nongmeikapam, K. (۲۰۲۳). Semantic segmentation of ...
  • Aghalari, M., Aghagolzadeh, A., & Ezoji, M. (۲۰۲۱). Brain tumor ...
  • Simonyan, K., & Zisserman, A. (۲۰۱۴). Very deep convolutional networks ...
  • Thakur, P. S., Sheorey, T., & Ojha, A. (۲۰۲۳). VGG-ICNN: ...
  • M. Everingham, L. Van Gool, C. K. I. Williams, J. ...
  • Demir, Ilke, et al. "Deepglobe ۲۰۱۸: A challenge to parse ...
  • نمایش کامل مراجع