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J-GLOBAL ID：202202297493593048   整理番号：22A0977530

マルチスペクトル画像変化検出のための空間対数スペクトルデカップリング相互作用ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Spatial-Spectral Decoupling Interaction Network for Multispectral Imagery Change Detection

著者 (5件)： Fang Jie (School of Communications and Information Engineering, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an, China) ,  He Guanghua (School of Communications and Information Engineering, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an, China) ,  Zhu Zhijie (School of Communications and Information Engineering, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an, China) ,  Attaher Bahari Issa M. (Corporation of Shaanxi Wukong Cloud Information and Technology, Xi’an, China) ,  Xue Jian (School of Communications and Information Engineering, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.5512205.1-5  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： 著者らは,マルチスペクトル画像変化検出のための空間光電子スペクトル分離相互作用ネットワークを提示して,それは,対応するパッチの各々の画素とロバスト空間構造の弁別的属性を同時に考慮することによって,マルチスペクトル画像の根底にある情報を,適切に利用することができた。具体的には,1D畳込みニューラルネットワーク(1D-CNN)を各画素のスペクトルベクトルに適用し,その識別特性を抽出し,一方,2D-CNNを,空間構造情報を探索するために,対応する画素上のパッチセンタリングに適用した。さらに,相互作用機構を特徴融合モジュールに組み込み,空間四角形スペクトル一貫性を強化した。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： *検出 ,  光電子スペクトル ,  *相互作用 ,  ベクトル ,  情報 ,  *ネットワーク ,  立体構造 ,  *スペクトル ,  画素 ,  二次元 ,  一次元 ,  *スペクトル画像 ,  *対数 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： *マルチスペクトル画像 ,  変化検出 ,  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 (6件)： マルチスペクトル画像 ,  変化検出 ,  対数 ,  スペクトル ,  デカップリング ,  相互作用