文献

J-GLOBAL ID：201802228943272543   整理番号：18A1734999

遺伝的アルゴリズムと全畳込みネットワークに基づくリモートセンシング画像画素レベル分類手法【JST・京大機械翻訳】

Remote Sensing Image Pixel-level Classification with Genetic Algorithm and Fully Convolu-tional Network

著者 (4件)： Chen Guangsheng (東北林業大学 信息与計算机工程学院,哈爾浜,150040) ,  Chen Shouyu (東北林業大学 信息与計算机工程学院,哈爾浜,150040) ,  Jing Weipeng (東北林業大学 信息与計算机工程学院,哈爾浜,150040) ,  Li Chao (東北林業大学 信息与計算机工程学院,哈爾浜,150040)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 39  号： 7  ページ： 1590-1595  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 高分解能リモートセンシング画像の画素レベル分類タスクにおけるサンプル不均衡と再現率の低い2つの問題のために,遺伝的アルゴリズムと全畳み込みネットワークに基づく分類法を提案した。訓練データセットを遺伝的アルゴリズムでサンプリングし,全畳込みネットワークと組み合わせて,高分解能リモートセンシング画像をスペクトル-空間-意味特徴に基づいて分類した。実験結果は,画像画素分類問題において,遺伝的アルゴリズム等化サンプリングの全畳み込みネットワーク分類装置が標準畳込みニューラルネットワーク分類装置よりよく,分類精度が良いことを示した。標準の全畳み込みネットワーク分類装置と比べ、より均衡的に各サンプルデータを訓練し、さらに再現率を高め、サンプル不均衡がもたらす問題を解決でき、最終的に89.4%の加重平均再現率を達成し、リモートセンシング画像分類器の性能を増加させ、作業中の人工介入程度を低減した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  分類装置 ,  スペクトル ,  等化 ,  *画像 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  *画素 ,  *畳込み ,  高分解能 ,  釣合
準シソーラス用語： 分類精度 ,  訓練データ ,  再現率 ,  不均衡 ,  *リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 遺伝的アルゴリズム ,  畳込み ,  リモートセンシング画像 ,  画素 ,  分類 ,  手法