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J-GLOBAL ID：201902271779587501   整理番号：19A2720450

Pop-Net:意味セグメンテーションと単一視野高さ推定のためのエンコーダ-デュアル復号器【JST・京大機械翻訳】

Pop-Net: Encoder-Dual Decoder for Semantic Segmentation and Single-View Height Estimation

著者 (3件)： Zheng Zhuo (Wuhan University,State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,,Wuhan,,China,430079) ,  Zhong Yanfei (Wuhan University,State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,,Wuhan,,China,430079) ,  Wang Junjue (Wuhan University,State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,,Wuhan,,China,430079)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IGARSS  ページ： 4963-4966  発行年： 2019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： 2019データ融合試験における単一視点意味3D挑戦は,単一視点衛星画像からの都市シーンに対する意味ラベルと正規化ディジタル表面モデル(nDSM)の両方を予測することである。著者らは,エンドツーエンドマルチタスク学習に対するEncoder-Dual Doecerフレームワークに基づくピラミッドネットワーク(ポップネット)上の新しいピラミッドを提案した。エンコーダは変形可能なResNet-101バックボーンネットワークである。復号器としての2つの特徴ピラミッドネットワークは,それぞれ意味的セグメンテーションと高さ推定のために責任がある。意味情報は,高さを推定するために重要である。したがって,意味的ピラミッドに関する回帰ピラミッドを,高さ推定を助けるために意味的特徴を活用するために導入した。高さにおける異常値を扱うために,著者らは,よりロバストな高さ推定を得るために,最適化のためにアンカーベースの回帰と滑らかなL1損失を活用した。ベルとホイッスルなしで,著者らの単一モデル入力は,テストセットに関して77.78%のmIoUと53.40%のmIoU-3を達成して,2019のIEEE GRSデータ融合試験の単一視点セマンティック3Dチャレンジにおいて2番目にランク付けした。コードはhttps://github.com/Z-Zheng/PopNetで利用可能である。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： 正規化 ,  ディジタル方式 ,  *符号器 ,  *セグメンテーション ,  三次元 ,  *復号器 ,  IEEE ,  角錐 ,  異常値 ,  等級づけ ,  エンドツーエンド方式 ,  データ融合 ,  最適化 ,  ロバスト性 ,  都市

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (9件)： POP ,  意味 ,  セグメンテーション ,  視野 ,  高さ ,  推定 ,  エンコーダ ,  デュアル ,  復号器