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J-GLOBAL ID:202202257975146803   整理番号:22A1163195

SwinSUNet:リモートセンシング画像変化検出のための純変圧器ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

SwinSUNet: Pure Transformer Network for Remote Sensing Image Change Detection
著者 (4件):
資料名:
巻: 60  ページ: ROMBUNNO.5224713.1-13  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)
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畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は,有効なセマンティック特徴を抽出することができるので,それは,近年,リモートセンシング画像変化検出(CD)のために広く使用された。CNNは,CDの分野において大きな成果を獲得したが,畳み込み操作の固有局所性のために,それは時空におけるグローバルな情報を捉えることができなかった。変圧器を近年提案して,それはグローバル情報を効果的に抽出することができ,それを用いて,コンピュータビジョン(CV)タスクを解決して,驚くべき成功を達成した。本論文では,CD問題を解くためにSiamese U型構造を持つ純粋変圧器ネットワークを設計し,SwinSUNetと名付けた。SwinSUNetは符号器,融合,および復号器を含み,それらの全ては基本ユニットとしてSwin変圧器ブロックを使用する。エンコーダは階層的Swin変圧器に基づくSiamese構造を持ち,符号器は並列に二時間画像を処理し,それらのマルチスケール特徴を抽出することができる。融合は,エンコーダによって発生する二時間特徴の併合操作に主に関与する。符号器と同様に,復号器も階層的Swin変圧器に基づいている。符号器と異なり,復号器は,変化情報の詳細を回復するために,アップサンプリングと併合(UM)ブロックとSwin変圧器ブロックを使用する。符号器はパッチ併合とSwin変圧器ブロックを用いて,効果的な意味特徴を生成した。これらの3つのモジュールの逐次プロセスの後,SwinSUNetは変化マップを出力する。4つのCDデータセットで高価な実験を行い,これらの実験において,SwinSUNetは他の関連方法より良好な結果を達成した。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】
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分類 (1件):
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変圧器 
タイトルに関連する用語 (3件):
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