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J-GLOBAL ID：202102224661566632   整理番号：21A2541265

多入力多出力と多特徴融合の建物抽出【JST・京大機械翻訳】

Building Extraction Based on Multi-input-multi-output and Multi-feature Fusion

著者 (4件)： Feng Fan (河南理工大学測絵与国土信息工程学院,河南焦作 454003) ,  Wang Shuangting (河南理工大学測絵与国土信息工程学院,河南焦作 454003) ,  Zhang Jin (河南理工大学測絵与国土信息工程学院,河南焦作 454003) ,  Wang Chunyang (河南理工大学測絵与国土信息工程学院,河南焦作 454003)
資料名： Cehuikexue Jishu Xuebao  (Cehuikexue Jishu Xuebao)
巻： 37  号： 6  ページ： 575-580  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2660A  ISSN： 1673-6338  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： マルチ入力多出力とマルチ特徴融合に基づく全畳込みネットワークを,高空間分解能リモートセンシング画像における多重スケール建築物抽出精度の悪い問題のために提案した。一方,入力画像を異なる比率でサンプリングし,次に,結果をネットワーク中の対応する符号化セグメントの特徴と融合し,一方,異なる復号器の出力特性グラフをサンプリングして,次に,交差スケール特徴集合を実現した。以上の2種類の特徴融合方式は対称の多入力多出力構造を構成し、ネットワークが複雑地物に対する分析能力を強化した。さらに、コードセグメントとデコーディング区間の中間に、残差密集接続と空洞畳込みに基づくマルチ特徴融合モジュールを用いて、深さマルチスケール特徴マップを学習し、ネットワークがマルチスケール建築物に対する抽出能力をさらに向上させた。WHU航空画像に関する建築物抽出実験は,提案方法の有効性を実証した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 対称性 ,  *畳込み ,  ネットワーク ,  復号器 ,  残差 ,  地物 ,  復号化 ,  有効性
準シソーラス用語： *MIMO ,  マルチスケール ,  特徴マップ ,  リモートセンシング画像 ,  空中画像 ,  *特徴融合 , 【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 (3件)： 多入力多出力 ,  特徴融合 ,  建物抽出