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J-GLOBAL ID：202102226005189655   整理番号：21A0669895

光学的リモートセンシング画像の客観的検出における深層適応提案ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Deep Adaptive Proposal Network in Optical Remote Sensing Images Objective Detection

著者 (6件)： Li Lingling (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, International Research Center for Intelligent Perception and Computation,Joint International Research Laboratory of Intelligent Perception and Computation, School of Artificial Intelligence, Xidian ...) ,  Cheng Lin (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, International Research Center for Intelligent Perception and Computation,Joint International Research Laboratory of Intelligent Perception and Computation, School of Artificial Intelligence, Xidian ...) ,  Guo Xiaohui (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, International Research Center for Intelligent Perception and Computation,Joint International Research Laboratory of Intelligent Perception and Computation, School of Artificial Intelligence, Xidian ...) ,  Liu Xu (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, International Research Center for Intelligent Perception and Computation,Joint International Research Laboratory of Intelligent Perception and Computation, School of Artificial Intelligence, Xidian ...) ,  Jiao Licheng (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, International Research Center for Intelligent Perception and Computation,Joint International Research Laboratory of Intelligent Perception and Computation, School of Artificial Intelligence, Xidian ...) ,  Liu Fang (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, International Research Center for Intelligent Perception and Computation,Joint International Research Laboratory of Intelligent Perception and Computation, School of Artificial Intelligence, Xidian ...)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IGARSS  ページ： 2651-2654  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： 物体の複雑な分布特性を区別することは困難であり,それは光学リモートセンシング画像物体検出の分野で2段検出器の性能を制限する。本論文では,既存の高速領域畳込みニューラルネットワーク(Faster RCNN)アーキテクチャに基づく,新しいカテゴリー事前ネットワーク(CPN)である,深い適応提案ネットワーク(DAPNet)を提案した。各画像に対する適応候補ボックスは,候補領域とオブジェクト数を結合することによって得られ,それぞれ,微細領域提案ネットワーク(F-RPN)とCPNによって生成される。これらの適応候補ボックスは,スパースで密な場面で検出タスクを満たすことができる。一連の実験結果は,提案した方式の優位性を証明した。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： *ネットワーク ,  布特性 ,  検出器 ,  深層 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 物体検出 ,  *リモートセンシング画像 ,  光学リモートセンシング ,  畳込み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 (5件)： 光学 ,  リモートセンシング画像 ,  深層 ,  適応 ,  提案