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HiSup: Accurate polygonal mapping of buildings in satellite imagery with hierarchical supervision

计算机科学 嵌入 特征(语言学) 卷积神经网络 人工智能 编码(集合论) 直线(几何图形) 深度学习 钥匙(锁) 卫星 模式识别(心理学) 数据挖掘 数学 几何学 计算机安全 集合(抽象数据类型) 程序设计语言 语言学 哲学 工程类 航空航天工程
作者
Bowen Xu,Jindong Xu,Nan Xue,Gui-Song Xia
出处
期刊:Isprs Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 卷期号:198: 284-296 被引量:6
标识
DOI:10.1016/j.isprsjprs.2023.03.006
摘要

This paper studies the problem of the polygonal mapping of buildings by tackling the issue of mask reversibility, which leads to a notable performance gap between the predicted masks and polygons from the learning-based methods. We addressed such an issue by exploiting the hierarchical supervision (of bottom-level vertices, mid-level line segments, and high-level regional masks) and proposed a novel interaction mechanism of feature embedding sourced from different levels of supervision signals to obtain reversible building masks for polygonal mapping of buildings. As a result, we show that the learned reversible building masks take all the merits of the advances of deep convolutional neural networks for high-performing polygonal mapping of buildings. In the experiments, we evaluated our method on four public benchmarks, including the AICrowd, Open Cities, Shanghai, and Inria datasets. On the AICrowd, Open Cities, and Shanghai datasets, our proposed method obtains unanimous improvements on the metrics of AP, APboundary and PoLiS by large margins. For the Inria dataset, our proposed method also obtains very competitive results on the metrics of IoU and Accuracy. The models and source code are available at https://github.com/SarahwXU/HiSup.
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