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文献
J-GLOBAL ID：202202249637891807
整理番号：22A0846761
EUNetMTL:高分解能リモートセンシング画像からの道路抽出のためのマルチタスクジョイント学習【JST・京大機械翻訳】
EUNetMTL: multitask joint learning for road extraction from high-resolution remote sensing images
Yi Feng
(Changguang Satellite Technology Co., Ltd, Changchun, China)
,
Yi Feng
(Jilin Key Laboratory of Satellite Remote Sensing Application Technology, Changchun, China)
,
Te Rigen
(Changguang Satellite Technology Co., Ltd, Changchun, China)
,
Te Rigen
(Jilin Key Laboratory of Satellite Remote Sensing Application Technology, Changchun, China)
,
Zhao Yuheng
(Changguang Satellite Technology Co., Ltd, Changchun, China)
,
Zhao Yuheng
(Jilin Key Laboratory of Satellite Remote Sensing Application Technology, Changchun, China)
,
Xu Guocheng
(Department of Materials Science & Engineering, Jilin University, Changchun, China)
資料名：
Remote Sensing Letters
(Remote Sensing Letters)
巻： 13 号： 3 ページ： 258-268 発行年： 2022年
JST資料番号： W2289A ISSN： 2150-704X 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： イギリス (GBR) 言語： 英語 (EN)
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