Domain Adaptive Transfer Attack (DATA)-based Segmentation Networks for Building Extraction from Aerial Images

Semantic segmentation models based on convolutional neural networks (CNNs) have gained much attention in relation to remote sensing and have achieved remarkable performance for the extraction of buildings from high-resolution aerial images. However, the issue of limited generalization for unseen images remains. When there is a domain gap between the training and test datasets, CNN-based segmentation models trained by a training dataset fail to segment buildings for the test dataset. In this paper, we propose segmentation networks based on a domain adaptive transfer attack (DATA) scheme for building extraction from aerial images. The proposed system combines the domain transfer and adversarial attack concepts. Based on the DATA scheme, the distribution of the input images can be shifted to that of the target images while turning images into adversarial examples against a target network. Defending adversarial examples adapted to the target domain can overcome the performance degradation due to the domain gap and increase the robustness of the segmentation model. Cross-dataset experiments and the ablation study are conducted for the three different datasets: the Inria aerial image labeling dataset, the Massachusetts building dataset, and the WHU East Asia dataset. Compared to the performance of the segmentation network without the DATA scheme, the proposed method shows improvements in the overall IoU. Moreover, it is verified that the proposed method outperforms even when compared to feature adaptation (FA) and output space adaptation (OSA).Comment: 11pages, 12 figure

Сегментація зображень на основі згорткових нейронних мереж

Метою роботи було дослідження застосування згорткових нейронних мереж для розв’язання задачі сегментації на прикладі сегментації бур’янів. Було розглянуто алгоритмічні підходи та архітектури згорткових нейронних мереж призначені для сегментації зображень. Для створення системи було обрано архітектуру U-net. Програмну модель архітектури для сегментації було реалізовано за допомогою мови програмування Python та бібліотеки Keras. Було проведено дослідження поведінки зображення бур’яну у внутрішніх шарах мережі. Результатом роботи стала мережа для сегментації бур’янів на зображеннях з відеокамери наземного робота. Записка містить 70 сторінок, 19 рисунків, 2 таблиці, 5 додатків і 26 посилань.The aim of the work was to investigate the use of convolutional neural networks to solve the segmentation problem by using a weed segmentation example. Algorithmic approaches and architectures of convolutional neural networks were considered for image segmentation. The U-net architecture was chosen to create the system. The software architecture for segmentation was implemented using the Python programming language and the Keras library. We conducted a survey of the behavior of the image of the weed in the inner layers of the network. The result of the work was the network for segmentation of weeds in the images from the video camera of the ground robot. The note contains 70 pages, 19 figures, 2 tables, 5 annexes and 26 references.Целью работы было исследование использования сверточных нейронных сетей для решения проблемы сегментации на примере сегментации сорняков. Были рассмотрены алгоритмические подходы и архитектуры сверточных нейронных сетей для сегментации изображения. Для создания системы была выбрана архитектура U-net. Архитектура программного обеспечения для сегментации была реализована с использованием языка программирования Python и библиотеки Keras. Проведено исследование поведении изображения сорняков во внутренних слоях сети. Результатом работы стала сеть для сегментации сорняков на изображениях с видеокамеры наземного робота