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J-GLOBAL ID：202202287606184553   整理番号：22A1085690

PSGCNet:リモートセンシング画像における高密度オブジェクト計数のためのピラミッドスケールとグローバルコンテキスト誘導ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

PSGCNet: A Pyramidal Scale and Global Context Guided Network for Dense Object Counting in Remote-Sensing Images

著者 (6件)： Gao Guangshuai (State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University, Beijing, Haidian, China) ,  Liu Qingjie (State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University, Beijing, Haidian, China) ,  Hu Zhenghui (Hangzhou Innovation Institute, Beihang University, Hangzhou, China) ,  Li Lu (Hangzhou Innovation Institute, Beihang University, Hangzhou, China) ,  Wen Qi (National Disaster Reduction Center of China, Beijing, China) ,  Wang Yunhong (State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University, Beijing, Haidian, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.5619412.1-12  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： 画像におけるオブジェクトインスタンスの正確な数を計算することを目的とするオブジェクト計数はますます多くの注目を集めている。しかし,大規模変動,複雑なバックグラウンド干渉,および不均一密度分布のような課題は,特に遠隔センシング画像において,計数精度を大きく制限する。上記の課題を緩和するために,本論文では,ピラミッドスケールモジュール(PSM)と大域的コンテキストモジュール(GCM)を組込んだ遠隔センシング画像における高密度物体計数のための新しいフレームワークを提案し,PSMを適応的にマルチスケール情報とGCMを捉えるのに,PSMが,PSMから生成された適切なスケールを選択するためのモデルをガイドする。さらに,Bayesと計数損失(BCL)から改善した信頼できる監視方法を利用して,密度確率を学習し,次に各アノテーションにおける計数期待値を計算した。それは不均一密度分布をある程度緩和できる。4つのリモートセンシング計数データセットに関する広範な実験は,提案した方法の有効性と最先端技術と比較してその優位性を実証した。さらに,4つの一般的に使用される群衆計数データセットで拡張した実験は,モデルの一般化能力をさらに検証した。コードはhttps://github.com/gaoguangshuai/psgcnetで利用可能である。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： 干渉 ,  密度 ,  損失 ,  *ネットワーク ,  期待値 ,  *画像 ,  *リモートセンシング ,  モデル ,  角錐 ,  有効性 ,  規模 ,  密度分布 ,  アノテーション
準シソーラス用語： マルチスケール ,  高密度 ,  *リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (8件)： リモートセンシング画像 ,  オブジェクト ,  計数 ,  ピラミッド ,  スケール ,  グローバル ,  コンテキスト ,  誘導