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J-GLOBAL ID：202102229038710703   整理番号：21A0669805

リモートセンシング画像のためのGaborフィルタと注意ベース畳込みニューラルネットワークを用いた雲検出【JST・京大機械翻訳】

Cloud Detection Using Gabor Filters and Attention-Based Convolutional Neural Network for Remote Sensing Images

著者 (5件)： Zhang Jing (State Key Laboratory of Integrated Service Networks, Xidian University,Xian,P.R. China) ,  Zhou Qin (State Key Laboratory of Integrated Service Networks, Xidian University,Xian,P.R. China) ,  Wang Hui (State Key Laboratory of Integrated Service Networks, Xidian University,Xian,P.R. China) ,  Wang Yuchen (State Key Laboratory of Integrated Service Networks, Xidian University,Xian,P.R. China) ,  Li Yunsong (State Key Laboratory of Integrated Service Networks, Xidian University,Xian,P.R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IGARSS  ページ： 2256-2259  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： クラウド検出はリモートセンシング画像前処理の重要な部分であり,それは画像画素セグメンテーション問題とみなすことができる。近年,効果的な性能のため,畳込みニューラルネットワークは画像セグメンテーションにおいて広く用いられている。本論文は,畳込みニューラルネットワークに基づくクラウド検出法を提案して,低レベル特徴における詳細情報をさらに抽出するためにGabor特徴抽出モジュールを加えるだけではなく,また,チャネル注意モジュールを通して高レベル特徴間の相関をマイニングした。提案手法を評価するために,様々なタイプの雲を含むGaofen-1WFVデータセットについて実験を行った。結果は,著者らの方式がいくつかの最先端の画像分割ネットワークと比較してより高い精度率とより低い誤り警報率を有することを示した。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： セグメンテーション ,  *ネットワーク ,  特徴抽出 ,  画素 ,  *リモートセンシング ,  検出法 ,  チャネル
準シソーラス用語： *Gaborフィルタ ,  画像セグメンテーション ,  誤警報 ,  *リモートセンシング画像 ,  画像前処理 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (5件)： リモートセンシング画像 ,  Gaborフィルタ ,  注意 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  雲