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J-GLOBAL ID：202202220681274877   整理番号：22A0457073

系列生成敵対ネットワークによる衛星画像からのマルチスケールマップの生成【JST・京大機械翻訳】

Generating Multiscale Maps From Satellite Images via Series Generative Adversarial Networks

著者 (5件)： Chen Xu (School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Yin Bangguo (School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Chen Songqiang (School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Li Haifeng (School of Geosciences and Info-Physics, Central South University, Changsha, China) ,  Xu Tian (School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.6503105.1-5  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 画像から画像への翻訳のための生成敵対ネットワーク(GAN)の成功を考慮して,研究者は,地図(si2マップ)を地図(si2マップ)に翻訳することを試みてきた。しかし,これらの研究は,マルチスケールマップ作成を妨げる限られたスケールを含んだ。それらの方法を拡張することによって,高解像度衛星画像は,あるスケールのために訓練されたスケールごとのsi2マップジェネレータを通して,マルチスケールマップに自明に翻訳できる。しかし,この戦略は2つの理論的限界を持つ。最初に,マルチスケールマップ(SI-M不整合)上の高分解能衛星画像とオブジェクト一般化の間の不整合は,縮小スケールを有する発電機のための衛星画像からの地理的情報の抽出をますます複雑にする。第2に,si2マップ翻訳が交差ドメインであるので,ジェネレータは衛星画像上の画素分布を地図上のものに変換するために高い計算コストを発生した。したがって,著者らは,これらの限界に対処するために,マルチスケールsi2マップ翻訳のための発電機の一連の戦略を設計した。この戦略において,高分解能衛星画像を,大規模マップを出力するためにsi2マップ発生器に入力し,それを,直列マルチスケールマップ発生器を通してマルチスケールマップに翻訳した。高分解能衛星画像が大規模マップに翻訳され,マルチスケールマップを生成するとき,交差ドメイン翻訳を近似的にドメイン内翻訳に変換するので,直列戦略はSI-M不整合を避ける。著者らの実験結果は,構造類似性指数(SSIM),エッジ構造類似性指数(ESSI),結合(道路)の交差部(道路),および結合(水)の交差点(水)が,ズームレベル17-13で,メキシコシティと東京からのデータのために,平均増加によって示すように,シリーズ戦略によるより良い品質マルチスケール地図生成を示した。Copyright 2022 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 ,  交差点 ,  道路 ,  近似法 ,  地理学 ,  交差部 ,  画素 ,  ジェネレータ ,  不整合 ,  *衛星利用画像 ,  類似性
準シソーラス用語： *マルチスケール ,  計算コスト ,  高分解能衛星画像 ,  構造的類似性 , 【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)： 系列 ,  敵対 ,  衛星画像