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J-GLOBAL ID：201802210092681909   整理番号：18A2232152

変化検出のための完全畳込みSiameseネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Fully Convolutional Siamese Networks for Change Detection

著者 (3件)： Caye Daudt Rodrigo (DTIS, ONERA, Universite ́ Paris-Saclay, FR-91123, Palaiseau, France) ,  Le Saux Bertr (DTIS, ONERA, Universite ́ Paris-Saclay, FR-91123, Palaiseau, France) ,  Boulch Alexandre (DTIS, ONERA, Universite ́ Paris-Saclay, FR-91123, Palaiseau, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICIP  ページ： 4063-4067  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 本論文では,一対の共登録画像を用いて変化検出を行う三つの完全畳込みニューラルネットワークアーキテクチャを提案した。最も注目すべきことに,著者らは,RGBとマルチスペクトル画像の両方を用いて,2つのオープン変化検出データセットに関する著者らの試験において最良の結果を達成するために,現在の問題に関する発見的方法を用いる完全畳込みネットワークの2つのSiamese拡張を提案した。このシステムは注釈付き変化検出画像を用いてスクラッチから学習できることを示した。著者らのアーキテクチャは,以前に提案された方法よりも優れた性能を達成し,一方,関連するシステムよりも少なくとも500倍高速である。本研究は,CopernicusやLandsatのような大規模な地球観測システムからのデータの効率的な処理に向けたステップである。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算機アーキテクチャ ,  高速度 ,  画像 ,  *ネットワーク ,  *畳込み ,  アノテーション ,  発見的方法
準シソーラス用語： 地球観測 ,  スクラッチ ,  マルチスペクトル画像 ,  ニューラルネットワークアーキテクチャ ,  *変化検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 変化検出 ,  畳込み