論文の概要: End-to-End Change Detection for High Resolution Drone Images with GAN Architecture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.00467v1
• Date: Sun, 31 May 2020 08:19:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-26 13:08:24.858388
• Title: End-to-End Change Detection for High Resolution Drone Images with GAN Architecture
• Title（参考訳）: GANアーキテクチャによる高分解能ドローン画像の終端変化検出
• Authors: Yura Zharkovsky, Ovadya Menadeva
• Abstract要約: インフラ検査に高解像度のドローン画像を用いた最新技術変更検出GANベースのアルゴリズムを用いる可能性を示す。 変化検出深層学習アルゴリズムに基づいて変化を識別する深層学習・データ駆動アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Monitoring large areas is presently feasible with high resolution drone cameras, as opposed to time-consuming and expensive ground surveys. In this work we reveal for the first time, the potential of using a state-of-the-art change detection GAN based algorithm with high resolution drone images for infrastructure inspection. We demonstrate this concept on solar panel installation. A deep learning, data-driven algorithm for identifying changes based on a change detection deep learning algorithm was proposed. We use the Conditional Adversarial Network approach to present a framework for change detection in images. The proposed network architecture is based on pix2pix GAN framework. Extensive experimental results have shown that our proposed approach outperforms the other state-of-the-art change detection methods.
• Abstract（参考訳）: 大規模な監視は現在、時間と費用のかかる地上調査とは対照的に、高解像度のドローンカメラで実現可能である。 本研究では,インフラ検査に高分解能ドローン画像を用いた最先端の切替検出ganベースアルゴリズムを利用する可能性について初めて明らかにする。 この概念をソーラーパネルの設置で実証する。 変化検出型深層学習アルゴリズムに基づいて変化を識別する深層学習型データ駆動アルゴリズムを提案する。 条件付きadversarial networkアプローチを用いて,画像の変更検出のためのフレームワークを提案する。 提案するネットワークアーキテクチャは、Pix2pix GANフレームワークに基づいている。 広範な実験結果から,提案手法は他の最先端変化検出手法よりも優れていることが示された。

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