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J-GLOBAL ID：202202250711934402   整理番号：22A0456425

リモートセンシング画像のための回転不変深層埋込み【JST・京大機械翻訳】

Rotation-Invariant Deep Embedding for Remote Sensing Images

著者 (6件)： Kang Jian (School of Electronic and Information Engineering, Soochow University, Suzhou, China) ,  Fernandez-Beltran Ruben (Institute of New Imaging Technologies, Universitat Jaume I, Castello ́n de la Plana, Spain) ,  Wang Zhirui (Chinese Academy of Sciences, Aerospace Information Research Institute, Beijing, China) ,  Sun Xian (Chinese Academy of Sciences, Aerospace Information Research Institute, Beijing, China) ,  Ni Jingen (School of Electronic and Information Engineering, Soochow University, Suzhou, China) ,  Plaza Antonio (Department of Technology of Computers and Communications, Hyperspectral Computing Laboratory, Escuela Polite ́cnica, University of Extremadura, Ca ́ceres, Spain)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.5509713.1-13  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： 回転不変能力をもつ内翼畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は,それらが典型的な方向を持たないので,リモートセンシング(RS)画像の意味内容を特徴付けるために重要である。回転不変CNNモデルを学習するための既存の深い方法の大部分は,適切な畳み込みまたはプール層の設計に基づいており,それは,回転RS画像の正しいカテゴリーラベルを同等に予測することを目指している。しかし,埋込み空間におけるRS画像間の微細粒意味関係のモデリングのための深い計量学習の枠組みにおける回転不変埋込みの学習に焦点を当てた研究は少ない。このギャップを埋めるために,最初に,回転画像の深い埋込みが,他の画像(同じクラスに属する画像を含む)のそれらよりも互いに近いべきルールを提案した。次に,leave-one-out画像分類と回転画像同定の結合確率を最大化することを提案した。独立性の仮定によって,そのような最適化は2つの項から成る新しい損失関数の最小化につながる。1)クラス識別項,2)回転不変項。さらに,これらの2つの項をバランスさせるペナルティパラメータを導入し,さらにRiDeと呼ばれるRS画像に対する回転不変深埋込みへの最終損失を提案した。2つのベンチマークRSデータセット上で行った広範な実験は,提案した方法の有効性を検証し,他の最先端の方法と比較して優れた性能を示した。この論文のコードは,https://github.com/jiankang1991/TGRS_RiDeで公的に利用可能である。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： 最適化 ,  畳込み ,  学習 ,  損失関数 ,  *リモートセンシング ,  深層 ,  有効性 ,  ベンチマーク ,  ペナルティ
準シソーラス用語： 画像分類 ,  *リモートセンシング画像 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： リモートセンシング画像 ,  不変 ,  深層 ,  埋込み