CDnetV2: CNN-Based Cloud Detection for Remote Sensing Imagery With Cloud-Snow Coexistence

눈/얼음 공존 섬네일의 구름 검출 정확도를 향상시키기 위해,

인코더-디코더 U-shape 구조를 갖는 CDnetV2라는 새로운 구름 검출 신경망을 제안한다.

 

 

📌 Main

1) CDnetV2: encoder-decoder U형 구조 → 구름-눈 공존 위성 썸네일에서의 효과적인 구름 인식
2) AFFM = AFM + SAFM + CARM: multilevel 특징맵 융합 + representation power 향상
3) 일련의 HSIGFs: decoder에서 diluted high-level semantic information 구제→ 각 레벨의 특징맵이 구름 객체의 위치를 명시적으로 인식하게

 

• CDnetV2(HSIGF + AFFM): 눈으로 덮인 썸네일에서 흐린 영역을 안정적으로 식별하기 위해 차별적인 특징을 명시적으로 탐구하고 활용할 수 있다.
• HSGIFs: semantic dilution 문제 해결을 위해 도입