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J-GLOBAL ID：202002283023250127   整理番号：20A2691220

アブラヤシプランテーションを分割するための空間ピラミッドプーリングモジュールによるU-Net【JST・京大機械翻訳】

U-Net with Spatial Pyramid Pooling Module for Segmenting Oil Palm Plantations

著者 (3件)： Abdani Siti Raihanah (Universiti Kebangsaan Malaysia,Department of Electrical, Electronic and Systems Engineering,Selangor,Malaysia) ,  Zulkifley Mohd Asyraf (Universiti Kebangsaan Malaysia,Department of Electrical, Electronic and Systems Engineering,Selangor,Malaysia) ,  Mamat Mazlina (Universiti Malaysia Sabah,Faculty of Engineering,Kota Kinabalu,Malaysia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IICAIET  ページ： 1-5  発行年： 2020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： パーム油はマレーシアの経済にとって最も重要な商品の1つである。世界におけるパーム油の2番目に大きい輸出者として,政府は持続可能な植林を促進するために様々な規則と規制を設定した。しかし,いくつかの関係者は,許容されたサイズを超えてそれらの植林地を拡大することによって規則を利用するであろう。そこで本論文では,深層ニューラルネットワークセグメンテーション法を用いて,プランテーションサイズを自動的に監視するためのリモートセンシング手法を提案した。空間ピラミッドプール(SPP)モジュールを,セグメンテーション精度を改善するためによく知られたU-Netアーキテクチャと統合した。SPPモジュールを有するU-Netのいくつかのバリアントを,入力層をダウンサンプリングする際に使用するカーネルサイズを変えることによって調査した。SPPモジュールは,ネットワークの符号器と復号器側の間のボトルネックブロックの前に正しく配置される。その結果,カーネルサイズ2,7および14のSPPを用いたU-Netを用いることにより,最良の精度が得られることを示した。Kaggle WiDSデータセットで試験したとき,提案方法は0.7641から0.8152まで精度を増加させた。性能の増加は,様々なスケール入力を扱う際のSPP能力に起因し,それは,試験画像が,若木から成熟樹木を含む広範囲の植林年代をカバーするとき,正常発生である。Copyright 2020 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： セグメンテーション ,  ネットワーク ,  復号器 ,  パーム油 ,  マレーシア ,  符号器 ,  リモートセンシング ,  *アブラヤシ ,  人工林 ,  苗木 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： ダウンサンプリング ,  *プランテーション ,  植林 ,  ディープニューラルネットワーク , 【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 (1件)： U-Net