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J-GLOBAL ID：202202217311692093   整理番号：22A0741867

高分解能リモートセンシング画像からの建築物抽出のためのマルチチャネル再帰注意ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Multi-channel recurrent attention network for building extraction from high resolution remote sensing images

著者 (6件)： Wang Zhen (College of Information Engineering, Xijing University, Xi’an, People’s Republic of China) ,  Wang Zhen (College of Information and Navigation, Air Force Engineering University, Xi’an, Shaanxi, People’s Republic of China) ,  Xu Nan (College of Marine Science and Engineering, Nanjing Normal University, Nanjing, Jiangsu, People’s Republic of China) ,  Wang Buhong (College of Information and Navigation, Air Force Engineering University, Xi’an, Shaanxi, People’s Republic of China) ,  Guo Jianxin (College of Information Engineering, Xijing University, Xi’an, People’s Republic of China) ,  Zhang Shanwen (College of Information Engineering, Xijing University, Xi’an, People’s Republic of China)
資料名： Measurement Science and Technology  (Measurement Science and Technology)
巻： 33  号： 5  ページ： 055010 (22pp)  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0354C  ISSN： 0957-0233  CODEN： MSTCEP  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高分解能リモートセンシング画像からの建築物抽出は,都市計画,災害評価,および地理マッピングのために非常に重要である。近年,畳み込みニューラルネットワークは,建築物抽出の精度の改善において顕著な成果を成している。しかし,ほとんどの既存の手法は,不十分な詳細特徴抽出や異なる特徴間の関係の無視のようないくつかの問題を持っている。本研究では,建築物抽出のための新しいマルチチャネル再帰注意ネットワーク(MCANet)を提案した。最初に,マルチスケールチャネル注意機構を用いて,畳込みカーネル受容野を拡大して,このモデルが豊富な建築物領域特徴情報を抽出することができた。第二に,空間ピラミッド再帰ブロックを用いて,空間,チャネル,および異なる畳込みの層上の長距離依存性を確立した。最後に,マルチチャネル特徴融合ブロックを用いて,マルチスケールチャネル特徴情報を融合し,建築物抽出精度を改善した。実験結果は,提案したMCANetが,より良い結果(それぞれ,Inria Aerial Imagement Dataset for Inria Aerial Imagement Dataset of Inria Aerial Imagement Dataset and F_1_scoreは,それぞれ89.82%,94.38%,87.42%,および88.25%)を達成し,他の最先端の手法よりも優れていることを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 畳込み ,  *ネットワーク ,  都市計画 ,  特徴抽出 ,  精度 ,  地理学 ,  *画像 ,  角錐 ,  チャネル ,  *高分解能
準シソーラス用語： マルチチャネル ,  距離依存性 ,  受容野 ,  *リモートセンシング画像 ,  特徴融合 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 流体の実験・試験・測定方法及び装置  (BC01020K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 高分解能 ,  リモートセンシング画像 ,  建築 ,  物抽出 ,  マルチチャネル ,  注意