Semantic Segmentation of Aerial Imagery: A Novel Approach Leveraging Hierarchical Multi-scale Features and Channel-based Attention for Drone Applications
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 37، شماره: 5
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 41
فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJE-37-5_018
تاریخ نمایه سازی: 24 اسفند 1402
چکیده مقاله:
Drone semantic segmentation is a challenging task in computer vision, mainly due to inherent complexities associated with aerial imagery. This paper presents a comprehensive methodology for drone semantic segmentation and evaluates its performance using the ICG dataset. The proposed method leverages hierarchical multi-scale feature extraction and efficient channel-based attention Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP) to address the unique challenges encountered in this domain. In this study, the performance of the proposed method is compared to several state-of-the-art models. The findings of this research highlight the effectiveness of the proposed method in tackling the challenges of drone semantic segmentation. The outcomes demonstrate its superiority over the state-of-the-art models, showcasing its potential for accurate and efficient segmentation of aerial imagery. The results contribute to the advancement of drone-based applications, such as surveillance, object tracking, and environmental monitoring, where precise semantic segmentation is crucial. The obtained experimental results demonstrate that the proposed method outperforms these existing approaches regarding Dice, mIOU, and accuracy metrics. Specifically, the proposed method achieves an impressive performance with Dice, mIOU, and accuracy scores of ۸۶.۵۱%, ۷۶.۲۳%, and ۹۱.۷۴%, respectively.
کلیدواژه ها:
Semantic drone segmentation ، Hierarchical Multi-Scale Feature Extraction ، Efficient Channel-based Attention ، Atrous Spatial Pyramid Pooling
نویسندگان
E. Sahragard
Department of Electrical and Computer Engineering, University of Birjand, Birjand, Iran
H. Farsi
Department of Electrical and Computer Engineering, University of Birjand, Birjand, Iran
S. Mohamadzadeh
Department of Electrical and Computer Engineering, University of Birjand, Birjand, 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 :