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J-GLOBAL ID：201802288133018368   整理番号：18A1323055

局所特性を考慮したCNNのリモートセンシング画像分類への応用【JST・京大機械翻訳】

Application of Convolution Neural Netowrk using region information to remote sensing image classification

著者 (3件)： Yang Jiashu (武漢大学 電子信息学院,武漢,430072) ,  Mei Tiancan (武漢大学 電子信息学院,武漢,430072) ,  Zhong Sidong (武漢大学 電子信息学院,武漢,430072)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 54  号： 7  ページ： 188-195  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： 深さ学習法は,画像認識と自然言語処理において優れた性能を示した。畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を高分解能リモートセンシング画像分類に適用した。CNNがリモートセンシング画像分類に固定サイズウィンドウを横断する時、画像サンプリングウィンドウの数量が多すぎるため、画像領域特性に基づくサンプリングウィンドウの確定方法を提案した。画像分類には2つの段階がある。最初に,畳込みニューラルネットワークを用いて,画像を分類した。異なる特性をもつリモートセンシング画像を用いて提案手法を検証し、実験結果により、既存の特徴表示と分類方法と比べ、この方法の性能が明らかに改善されたことが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像認識 ,  自然言語処理 ,  *画像 ,  高分解能 ,  学習
準シソーラス用語： 分類法 ,  *画像分類 ,  *リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Convolution Neural Networks(CNN) ,  image segmentation ,  image classification ,  transfer learning

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)： CNN ,  リモートセンシング ,  画像分類 ,  応用