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J-GLOBAL ID：201702287997677775   整理番号：17A0887086

空中画像における道路抽出のための道路構造洗練されたCNN【Powered by NICT】

Road Structure Refined CNN for Road Extraction in Aerial Image

著者 (3件)： Wei Yanan (Beihang University, Beijing, China) ,  Wang Zulin (Beihang University, Beijing, China) ,  Xu Mai (Beihang University, Beijing, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 14  号： 5  ページ： 709-713  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  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： 本稿では,著者らは空中画像における道路抽出のための道路構造精密化畳込みニューラルネットワーク(RSRCNN)アプローチを提案した。道路抽出の構造化された出力を得るために,両deconvolutionalと融合層はRSRCNNのアーキテクチャで設計した。RSRCNN訓練のために,クロスエントロピー損失における道路構造の幾何学的情報,道路構造ベース損失関数を組み込むために提案した新しい損失関数。実験結果を訓練RSRCNNモデルは空中画像のための最先端の道路抽出を進める,精度,再現率,Fスコア,及び正確度の点でできることを示した。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： 損失関数 ,  *道路 ,  構造形成 ,  モデル ,  畳込み ,  計算機アーキテクチャ ,  ニューラルネットワーク ,  *道路構造
準シソーラス用語： スコア ,  再現率 ,  最先端 ,  クロスエントロピー ,  構造精密化 ,  *道路抽出 ,  *空中画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 空中画像 ,  道路抽出 ,  道路構造 ,  CNN