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J-GLOBAL ID：202102210186478320   整理番号：21A0669401

変形可能畳込みとグラフニューラルネットワークによるマルチラベルリモートセンシング画像分類【JST・京大機械翻訳】

Multi-Label Remote Sensing Image Classification with Deformable Convolutions and Graph Neural Networks

著者 (3件)： Diao Yingyu (College of Computer Science, Zhejiang University,Hangzhou,China) ,  Chen Jingzhou (College of Computer Science, Zhejiang University,Hangzhou,China) ,  Qian Yuntao (College of Computer Science, Zhejiang University,Hangzhou,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IGARSS  ページ： 521-524  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： マルチラベルリモートセンシング画像分類は,土地被覆クラス間のクラス内変動とラベル依存性のため,かなり難しいタスクである。本論文では,変形可能畳込みとグラフニューラルネットワークに基づく新しいマルチラベル分類モデルを提案した。特に,幾何学的変換不変性と適応受容野で画像特徴を学習するために変形可能畳込みを使用した。次に,ラベル関連画像特徴を抽出するために注意機構を採用した。その後,有向グラフを構築し,ラベル依存性をモデル化し,ラベル関連特徴をグラフ伝搬機構を通して融合した。UC-MercedとDOTAデータセットに関する実験はその有効性を実証した。Copyright 2021 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： *畳込み ,  有向グラフ ,  *ニューラルネットワーク ,  画像特性 ,  不変性 ,  有効性 ,  土地被覆
準シソーラス用語： 受容野 ,  *リモートセンシング画像 ,  マルチラベル分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

物質索引 (1件)： DOTA

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳込み ,  グラフニューラルネットワーク ,  画像分類