文献

J-GLOBAL ID：202102261122633093   整理番号：21A0670897

雲によって汚染された道路標識の再構築のためのエッジ予測ネット【JST・京大機械翻訳】

Edge Prediction Net for Reconstructing Road Labels Contaminated by Clouds

著者 (5件)： Xu Miao (School of Aeronautics and Astronautics, Shanghai Jiao Tong University,Shanghai,China) ,  Li Yuanxiang (School of Aeronautics and Astronautics, Shanghai Jiao Tong University,Shanghai,China) ,  Zhong Juanjuan (Avic Leihua Electronic Technology Research Institute,Wuxi,China) ,  Zhang Yuxuan (School of Aeronautics and Astronautics, Shanghai Jiao Tong University,Shanghai,China) ,  Liu Xingang (Avic Leihua Electronic Technology Research Institute,Wuxi,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IGARSS  ページ： 6969-6972  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： リモートセンシング画像からの道路情報の抽出は,数十年間,一般的な問題である。しかし,ほとんどの研究は,クラウドオクルージョンを考慮しないクラウドレスデータセットに焦点を合わせている。厚い雲は,特に,ブロックされた部分から道路情報を抽出するのを不可能にする。この問題に取り組むために,新しい2段階法を提案した。生成敵対ネットワーク(GAN)は強力な画像生成能力を持っているので,2段階法はGANとカラー充填部分に依存するエッジ予測ネットから成る。エッジ予測ネットは,道路ラベルの厚い雲によって汚染された領域の輪郭をスケッチし,第2の部分は,第一段階で予測されたエッジを用いて,欠測部分に色を埋める。DeepGlobal道路抽出データセット上でこのモデルを評価した。結果は,著者らのモデルが視覚効果および評価指標に関して優れた性能を発揮することを示した。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： ネットワーク ,  *道路 ,  *道路標識 ,  視覚効果 ,  再構成 ,  画像合成 ,  オクルージョン
準シソーラス用語： 道路情報 ,  評価指標 ,  リモートセンシング画像 ,  道路抽出 , 【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 (7件)： 雲 ,  汚染 ,  道路標識 ,  再構築 ,  エッジ ,  予測 ,  ネット