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J-GLOBAL ID：201802231582637089   整理番号：18A2039856

衛星画像における単一ショット車両検出器のための深部領域適応【JST・京大機械翻訳】

Deep Domain Adaptation for Single-Shot Vehicle Detector in Satellite Images

著者 (3件)： Koga Yohei (Center for Spatial Information Science, The University of Tokyo, Japan) ,  Miyazaki Hiroyuki (Center for Spatial Information Science, The University of Tokyo, Japan) ,  Shibasaki Ryosuke (Center for Spatial Information Science, The University of Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IGARSS  ページ： 8213-8216  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,高分解能衛星画像における車両検出のための教師なし領域適応(DA)法を設計した。著者らは,様々な画像データの間の画像特徴差を扱う利点を有する2つの単一のマルチボックス検出器を適用した。すなわち,相関アラインメントDA(CORAL DA)と敵のDAである。これらの新しい方法は,ソースとターゲット領域の共通特徴空間を発見し,特徴を整列させることにより,注釈データなしで精度を大幅に改善することができる。平均精度(AP)とF1の平均値は,供給源領域の84.1%から標的領域の66.3%に低下したが,CORAL DAと敵のDAは,それぞれ76.8%と75.9%に改善した。これらの改善は性能劣化の半分以上であり,著者らの方法の有用性を示した。Copyright 2018 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： 画像特性 ,  アラインメント ,  アノテーション ,  *粒状材 ,  *深部 ,  *衛星利用画像 ,  *検出器
準シソーラス用語： 性能劣化 ,  特徴空間 ,  画像データ ,  *車両検出 ,  高分解能衛星画像 , 【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 (5件)： 衛星画像 ,  ショット ,  車両検出 ,  深部 ,  適応