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J-GLOBAL ID：202102270029003841   整理番号：21A0669504

空中画像のための指向提案によるインスタンスセグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Instance Segmentation with Oriented Proposals for Aerial Images

著者 (5件)： Pan Ting (School of Electronic Information, Wuhan University,Wuhan,China,430072) ,  Ding Jian (The State Key Lab. LIESMARS, Wuhan University,Wuhan,China,430079) ,  Wang Jinwang (School of Electronic Information, Wuhan University,Wuhan,China,430072) ,  Yang Wen (School of Electronic Information, Wuhan University,Wuhan,China,430072) ,  Xia Gui-Song (The State Key Lab. LIESMARS, Wuhan University,Wuhan,China,430079)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IGARSS  ページ： 988-991  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： インスタンスセグメンテーションはリモートセンシングにおける挑戦的な問題である。既存の最先端の方法は,オブジェクトのインスタンスマスクを推論するために水平境界ボックス(HBB)を使用する。しかしながら,空中画像における対象は,任意方向,高密度充填などに分布する特徴を持つ。この場合,HBBは通常多くの背景情報といくつかの隣接物体を含み,粗く不正確なマスク予測をもたらす。前述の問題を解決するために,HBBの代わりに配向境界ボックス(OBB)にマスクを推論することにより,新しいインスタンスセグメンテーション法,ISOPを提案する。提案手法は,特に高密度に充填された物体に対して,より正確なマスク予測を導くことを示した。iSAIDデータセットにおいて提案手法を評価し,ベースラインと比較して,ISOPは,高密度に充填されたオブジェクトに対して,mAPおよび11%に関して約17%の改善を達成した。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 ,  リモートセンシング ,  基準線
準シソーラス用語： 高密度 ,  *空中画像 , 【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 (4件)： 空中画像 ,  提案 ,  インスタンス ,  セグメンテーション