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J-GLOBAL ID：202202237711555186   整理番号：22A0203851

改良ハイブリッドタスクカスケードに基づくインスタンス抽出法の構築【JST・京大機械翻訳】

Building Instance Extraction Method Based on Improved Hybrid Task Cascade

著者 (7件)： Liu Xiaoxue (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart Cities, School of Informatics, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Chen Yiping (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart Cities, School of Informatics, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Wei Mingqiang (School of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Wang Cheng (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart Cities, School of Informatics, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Goncalves Wesley Nunes (Faculty of Engineering, Architecture and Urbanism and Geography, Federal University of Mato Grosso do Sul, Campo Grande, Brazil) ,  Marcato Jose (Faculty of Engineering, Architecture and Urbanism and Geography, Federal University of Mato Grosso do Sul, Campo Grande, Brazil) ,  Li Jonathan (Department of Geography and Environmental Management, University of Waterloo, Waterloo, Canada)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.3002005.1-5  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： リモートセンシング画像からの自動建築抽出は都市建設と管理に重要である。多様な建築規模と外観の主な課題に対処するために,このレターは,改良ハイブリッドタスクカスケード(HTC)に基づく自動建築インスタンス抽出法を提案した。著者らの方法は,高解像度表現を得て,誘導アンカを定義して,自動建築事例抽出の適応性を押し上げるために焦点損失を形成することによって,3つの成分から構成した。WHUの航空建築データセットに関する総合的実験結果は,主流Mask R-CNN法と比較して,著者らの方法が,それぞれ,結合ボックスブランチとマスクブランチにおけるAPとARを,それぞれ,9.8%のλ≦6.5%と10.7%のλ≦8.0%,特に,2つのブランチにおけるAP_SとAP_Lを,それぞれ10.1%のλ≦6.9%と3.4%のε′′2.4%で増加させることを示した。これらのコンポーネントの有効性と複雑性を別々に評価し,自動建築抽出における深層学習法の普遍性と実用性を論じた。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： *航空輸送 ,  都市 ,  適応性 ,  有効性 ,  高分解能 ,  普遍性
準シソーラス用語： 複雑性 ,  実用性 ,  リモートセンシング画像 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： インスタンス ,  抽出法 ,  構築