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J-GLOBAL ID：202202255869681222   整理番号：22A1057447

マルチモーダルリモートセンシング画像レジストレーションのための異種自己管理関心点マッチング【JST・京大機械翻訳】

Heterogeneous self-supervised interest point matching for multi-modal remote sensing image registration

著者 (3件)： Zhao Ming (College of Information Engineering, Shanghai Maritime University, Shanghai, People’s Republic of China) ,  Zhang Guixiang (College of Information Engineering, Shanghai Maritime University, Shanghai, People’s Republic of China) ,  Ding Min (Research Department, Beijing Zhilian Anxing Technology Company, Beijing, People’s Republic of China)
資料名： International Journal of Remote Sensing  (International Journal of Remote Sensing)
巻： 43  号： 3  ページ： 915-931  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0645B  ISSN： 0143-1161  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： マルチモーダルリモートセンシング画像登録の実装は,様々な応用においてまだ課題である。本論文では,マルチモーダルリモートセンシング画像レジストレーションのために,不均質SuperPointネットワークと呼ばれる新しいフレームワークを提案した。不均一SuperPointネットワークはフルサイズの画像上で動作し,単一フォワードパスにおける固定長記述子を伴うマルチモーダル関心点を生成する。さらに,著者らは,自己監督された方法でラベルなし画像のための擬似地上真実の関心点ラベルを生成するために,異種のホモグラフィ適応と連動したベース検出器を訓練するための戦略を開発した。次に,不均質SuperPointネットワークによって得た関心点と点対応を用いて,最近傍(NN)マッチングとランダムサンプルコンセンサス(RANSAC)との最終マッチングを行った。本論文では,提案手法の評価のために,様々な画像集合を考察した。実験結果は,全体のデータセットのための既存の設計に関して提案方法の優れた性能を示した。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： ネットワーク ,  *画像 ,  *レジストレーション【画像】 ,  検出器 ,  *多モード ,  自己管理
準シソーラス用語： ホモグラフィー ,  *関心領域 ,  *リモートセンシング画像 ,  RANSAC ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 画像レジストレーション ,  mutliモードリモートセンシング画像 ,  関心点マッチング ,  深層学習

分類 (2件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチモーダル ,  リモートセンシング画像 ,  レジストレーション ,  自己管理 ,  関心点 ,  マッチング