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J-GLOBAL ID：202202246021156556   整理番号：22A0396488

クロスモーダルリモートセンシング画像検索のための細粒マルチスケール法の調査【JST・京大機械翻訳】

Exploring a Fine-Grained Multiscale Method for Cross-Modal Remote Sensing Image Retrieval

著者 (7件)： Yuan Zhiqiang (Chinese Academy of Sciences, Aerospace Information Research Institute, Beijing, China) ,  Zhang Wenkai (Chinese Academy of Sciences, Aerospace Information Research Institute, Beijing, China) ,  Fu Kun (Chinese Academy of Sciences, Aerospace Information Research Institute, Beijing, China) ,  Li Xuan (Chinese Academy of Sciences, Aerospace Information Research Institute, Beijing, China) ,  Deng Chubo (Chinese Academy of Sciences, Aerospace Information Research Institute, Beijing, China) ,  Wang Hongqi (Chinese Academy of Sciences, Aerospace Information Research Institute, Beijing, China) ,  Sun Xian (Chinese Academy of Sciences, Aerospace Information Research Institute, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.4404119.1-19  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  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(RS)クロスモーダルテキスト画像検索は,柔軟な入力と効率的クエリの利点のために,広範囲な注目を引きつけた。しかし,従来の方法はRS画像におけるマルチスケールと冗長な目標の特性を無視して,検索精度の劣化に導いた。RSマルチモーダル検索タスクにおけるマルチスケール不足と目標冗長性の問題に対処するために,著者らは,新規非対称マルチモーダル特徴マッチングネットワーク(AMFMN)によって,著者らは,アップした。著者らのモデルは,マルチスケール特徴入力に適応し,マルチソース検索法に有利であり,冗長な特徴を動的にフィルタできる。AMFMNは,RS画像の顕著な特徴を抽出し,テキスト表現を導くために視覚特徴を利用するために,マルチスケール視覚自己注意(MVSA)モジュールを使用する。さらに,RS画像における強いクラス内類似性に起因する正のサンプル曖昧さを軽減するために,サンプルペアの事前類似性に基づく動的可変マージンを有する三重項損失関数を提案した。最後に,粗いテキストとより高いクラス内類似性を有する従来のRS画像テキストデータセットと異なり,著者らは,微細粒で,より挑戦的な遠隔センシング画像Text Matchデータセット(RSITMD)を構築し,それは,キーワードと文章を通して,別々に,そして,共同で,RS画像検索をサポートする。4つのRSテキスト画像データセットに関する実験は,提案モデルがクロスモーダルRSテキスト画像検索タスクにおいて最先端の性能を達成できることを証明した。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： 視覚 ,  フィルタ ,  冗長性 ,  損失関数 ,  ネットワーク ,  非対称性 ,  *リモートセンシング ,  多モード ,  曖昧さ ,  *画像検索
準シソーラス用語： *マルチスケール ,  クエリー ,  検索精度 ,  *リモートセンシング画像 ,  特徴マッチング , 【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)： 画像検索 ,  細粒 ,  マルチスケール ,  調査