【活动通知】SFFAI112×CRIPAC 图像分割专题

SFFAI 合作机构 CRIPAC 简介

智能感知与计算研究中心（www.cripac.ia.ac.cn）为中科院自动化研究所独立建制的科研部门，致力于研究泛在智能感知理论与技术以及与之相伴的海量感知数据的智能分析与处理。瞄准国际学科前沿，面向国家公共安全、智能产业发展等重大战略需求，着眼于基础理论创新与关键技术突破以及系统解决方案的研制，努力打造成为国际一流的研究中心，是集人才培养、技术创新、产业孵化为一体的创新平台。中心目前主要在多模态智能计算、生物识别与安全、生物启发的智能计算、智能感知基础理论四个方面展开科学研究。

会议内容

会议简介

遥感图像分割属于图像语义分割的一个指定任务。遥感图像分割有着广泛的应用，比如无人机定位，航拍图像处理，城市的运行管理等等。不同于图像语义分割专注于解决多尺度问题，遥感图像分割里面有一些特殊的问题需要解决。其中最为重要的两个问题：一是前背景的目标的不平衡问题，背景的像素比重过于复杂,导致前景的分割目标质量较差。二是相关的数据集中存在着过多的小目标，小目标的分割效果好的要求是必须要做到高分辨率和高语义的特征表达。本期我们邀请到来自北京大学的李祥泰同学，分享他解决上述两个问题的方法。

讲者介绍

李祥泰，北京大学信息科学技术学院在读博士生，直博博四。博士的研究方向是图像和视频的分割。目前在CVPR, ECCV, AAAI, BMVC. TIP等会议和期刊发表相关论文8篇。

会议题目

基于点流的遥感图像分割

会议摘要

一些基于密集相似性（dense affinity）的语义分割方法在遥感图像分割数据集上会导致性能急剧地下降，我们初步判断其原因是过量的上下文信息导致给每个像素点带了不必要的噪声，比如对于汽车的类别，背景可能是路面，或者房屋，但是在iSAID数据集上，路面和房屋却是一个类别，这种外观和语义之间的差距导致了，基于dense affinity的方法性能比baseline的结果还要差。为此我们提出了一个新的框架来解决这个问题，我们的名字叫做PointFlow(点流)，基于点的相似形矩阵建模的框架。由于遥感的数据集存在小目标比较多的情况，我们采用FPN的框架，这样可以把语义信息从上到下地传递，即我们的模块的输入是两个相邻的特征层（低分辨率高语义为高层，高分辨率低语义是底层），输出是底层的特征。我们方法在三个不同的国际遥感图像分割数据集上取得了领先的地位(iSAID，Vaihingen，Postdam)，并且我们还做到了最好的速度和精度的权衡。

论文标题：PointFlow: Flowing Semantics Through Points for Aerial Image Segmentation

论文下载：关注本公众号，对话框回复“SFFAI112”，获取下载

会议亮点

1、该次分享会详细介绍遥感分割中重要的两个问题：一是前背景的目标的不平衡问题，二是相关的数据集中存在着过多的小目标问题；

2、该次分享会详细回顾相关的语义分割工作和思路；

3、该次分享会详细介绍基于点的affinity设计和实验分析。

直播时间

2021年6月27日（周日）20:00—21:00 线上直播

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注：直播地址会分享在交流群内

论文推荐

“SFFAI112期来自北京大学的李祥泰推荐的文章主要关注于遥感分割相关的语义分割论文，你可以认真阅读讲者推荐的论文，来与讲者及同行线上交流哦。”

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回复"SFFAI112"获取本主题精选论文

01

推荐理由：本文指出了在遥感数据集上前背景数据分布不均衡的问题，提出了前景相关的上下文建模，在iSAID数据集上取得了不错的效果。

02

推荐理由：本文提出了一种多尺度的spatial和channel 两个方向建模长距离和短距离依赖的模型， 在Vaihingen，Postdam两个数据集上取得不错的效果。

03

推荐理由：本文提出了一种通过门控机制融合不同层信息的模块，对场景中小目标分割有帮助，可以天然地扩展到遥感数据集上。

04

推荐理由：本文提出了一种动态图建模上下文的方法，相比之前的基于全图信息的上下建模，该方法更加的高效和灵活。

05

推荐理由：本文提出把图像分割以一种基于点的coarse to fine的形式处理，这种框架不仅可以获得较好的边缘和细节信息，同时在推理和训练时也很高效。

06

推荐理由：本文提出了一种基于语义流的方式建模图像的上采样过程，进而得到一个对齐的特征表达，同时推理高效。

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