文献

J-GLOBAL ID：202102270926607518   整理番号：21A0669431

修正Siamesニューラルネットワークを用いた建築物変化検出【JST・京大機械翻訳】

Building Change Detection Using Modified Siamese Neural Networks

著者 (3件)： Cummings Sol (PASCO CORPORATION) ,  Nakamura Sho (PASCO CORPORATION) ,  Shimazaki Yasunobu (PASCO CORPORATION)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IGARSS  ページ： 672-675  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： 近年,深層学習がリモートセンシング画像を解析するための有効なツールとして浮上している。そのような応用は変化検出であり,そこでは時間とともに変化する位置を特定する必要がある。本研究は,Siameseニューラルネットワークにおける特徴マップの連結後に,単純だが効果的なモジュールを加えることによって,建物における変化検出の以前の深い学習法を改善する。ポストコンカテネーションモジュール(PCM)は,そのモジュールは,ハンドでのタスクに対して,AUC値を1.5ポイントまで増加させる畳み込み,活性化,および正規化層から成る。さらに,実験は,特徴マップの連結前の操作の追加がAUC値を減少させ,Siameseニューラルネットワークにおける入力の特徴を結合する後に操作を導入する重要性を署名することを証明した。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： 畳込み ,  学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  正規化
準シソーラス用語： 変化検出 ,  特徴マップ ,  リモートセンシング画像 ,  深層学習 , 【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)： ニューラルネットワーク ,  建築物 ,  変化検出