文献

J-GLOBAL ID：202202258529134043   整理番号：22A0482685

遠隔センシングシーン分類のための対比較ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Pairwise Comparison Network for Remote-Sensing Scene Classification

著者 (3件)： Zhang Yue (Key Laboratory of Spectral Imaging Technology of CAS, Xi’an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Xi’an, China) ,  Zheng Xiangtao (Key Laboratory of Spectral Imaging Technology of CAS, Xi’an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Xi’an, China) ,  Lu Xiaoqiang (Key Laboratory of Spectral Imaging Technology of CAS, Xi’an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Xi’an, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.6505105.1-5  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シーン分類は,遠隔センシング画像に特定の意味ラベルを割り当てることを目的とする。最近,畳み込みニューラルネットワーク(CNNs)はリモートセンシングシーン分類の性能を大きく改善した。しかし,いくつかの混乱画像は,一般的に性能を低下させる不正確なカテゴリーとして容易に認識される。画像対間の差異を用いて,画像カテゴリーを識別することができた。このレターは,ペアワイズ選択とペアワイズ表現の2つの主なステップを含むペアワイズ比較ネットワーク(PCNet)を提案した。提案したネットワークは,まず,類似した画像対を選択し,次にペアワイズ表現で画像ペアを表現する。各画像自体の有益な部分を強調するために自己表現を導入し,一方,画像対間の微妙な差を捉えるために相互表現を提案した。2つの挑戦的なデータセット(AID,NUPU-RESISC45)に関する総合的実験結果は,提案したネットワークの有効性を実証した。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： *ネットワーク ,  *リモートセンシング ,  有効性 ,  カオス
準シソーラス用語： リモートセンシング画像 ,  シーン分類 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【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 (2件)： 遠隔センシング ,  シーン分類