MSNet：用于航空视频自然灾害评估的多级实例分割网络
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#航空影像##实例分割#
MSNet: A Multilevel Instance Segmentation Network for Natural Disaster Damage Assessment in Aerial Videos
MSNet：用于航空视频自然灾害评估的多级实例分割网络
本文研究通过航空视频分析，有效评估飓风、洪水或火灾等自然灾害后的建筑物损失问题。
做出了两个主要贡献：
第一个贡献是一个新的数据集，包括来自社交媒体用户生成的航拍视频，并带有实例级的建筑损伤掩码标注。
为利用航拍视频评估建筑物损伤的模型的定量评估提供了第一个基准。
第二个贡献是一个新的模型：MSNet，包含了新颖的区域建议网络设计和一个无监督的分数细化网络，用于边界盒和掩模分支的置信度分数校准。
实验表明，新的模型和新的数据集与以前的方法相比，取得了最先进的结果。
作者表示将发布数据、模型和代码。
作者 | Xiaoyu Zhu, Junwei Liang, Alexander Hauptmann
单位 | 卡内基梅隆大学
论文 | https://arxiv.org/abs/2006.16471
代码 | 即将
完整论文如下：