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J-GLOBAL ID：201702249578024401   整理番号：17A1250597

A ID:空中シーン分類の性能評価のためのベンチマークデータセット【Powered by NICT】

AID: A Benchmark Data Set for Performance Evaluation of Aerial Scene Classification

著者 (8件)： Xia Gui-Song (State Key Laboratory of Information Engineering, Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Hu Jingwen (State Key Laboratory of Information Engineering, Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Hu Fan (State Key Laboratory of Information Engineering, Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Shi Baoguang (School of Electronics Information, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Bai Xiang (School of Electronics Information, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Zhong Yanfei (State Key Laboratory of Information Engineering, Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Zhang Liangpei (State Key Laboratory of Information Engineering, Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Lu Xiaoqiang (State Key Laboratory of Transient Optics and Photonics, Center for OPTical IMagery Analysis and Learning, Xi’an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Xi’an, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 55  号： 7  ページ： 3965-3981  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 特異的意味カテゴリーと空中画像を自動的に目的とする空中シーン分類を理解する高分解能リモートセンシング画像のための基本的な問題である。近年,リモートセンシング分野で盛んで課題となっており,多くのアルゴリズムは,このタスクのために提案された,多くの機械学習とデータ駆動アプローチを含んでいる。しかし,UC MercedデータセットとWHU RS19など,空中シーン分類のための既存のデータセットは,比較的小さなサイズを含み,それらの結果は既に飽和している。これはシーン分類アルゴリズムの開発を制限していた。本論文では,空中画像データセット(A ID):空中シーン分類のために設定された大規模データを述べた。A IDの目的は,リモートセンシング画像のシーン分類における芸術の状態を推進することである。A IDを生成するために,10000以上の空中画像を収集し,注釈。さらに,既存の空中シーン分類技術と同様に最近広く使用されている深い学習法の包括的なレビューを示した。最後に,典型的な空中シーン分類の性能分析とA IDに及ぼす深い学習アプローチ,このベンチマークに対するベースライン結果として役立つことを提供した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 性能分析 ,  アルゴリズム ,  高分解能 ,  *ベンチマーク ,  機械学習 ,  アノテーション ,  基準線 ,  *性能評価 ,  リモートセンシング
準シソーラス用語： 大規模データ ,  分類アルゴリズム ,  データ駆動 ,  リモートセンシング画像 ,  空中画像 ,  *シーン分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： ID ,  シーン分類 ,  性能評価 ,  ベンチマーク ,  データセット