論文の概要: Application of LSTM architectures for next frame forecasting in Sentinel-1 images time series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.00841v1
• Date: Wed, 2 Sep 2020 06:44:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-22 18:38:34.130036
• Title: Application of LSTM architectures for next frame forecasting in Sentinel-1 images time series
• Title（参考訳）: Sentinel-1画像時系列の次フレーム予測へのLSTMアーキテクチャの適用
• Authors: Waytehad Moskola\"i, Wahabou Abdou (Le2i), Albert Dipanda (Le2i), Dina Taiwe Kolyang (UMa)
• Abstract要約: L'analyse pr'edictive permet d'es les tendances des 'evenements futurs Les algorithms Deep Learning Permettent de Faire de bonnes pr'edictions
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4874819476581694
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: L'analyse pr{\'e}dictive permet d'estimer les tendances des {\'e}v{\`e}nements futurs. De nos jours, les algorithmes Deep Learning permettent de faire de bonnes pr{\'e}dictions. Cependant, pour chaque type de probl{\`e}me donn{\'e}, il est n{\'e}cessaire de choisir l'architecture optimale. Dans cet article, les mod{\`e}les Stack-LSTM, CNN-LSTM et ConvLSTM sont appliqu{\'e}s {\`a} une s{\'e}rie temporelle d'images radar sentinel-1, le but {\'e}tant de pr{\'e}dire la prochaine occurrence dans une s{\'e}quence. Les r{\'e}sultats exp{\'e}rimentaux {\'e}valu{\'e}s {\`a} l'aide des indicateurs de performance tels que le RMSE et le MAE, le temps de traitement et l'index de similarit{\'e} SSIM, montrent que chacune des trois architectures peut produire de bons r{\'e}sultats en fonction des param{\`e}tres utilis{\'e}s.
• Abstract（参考訳）: l'analyse pr{\'e}dictive permet d'estimer les tendances des {\'e}v{\`e}nements futurs (英語) De nos jours, les algorithmes Deep Learning permettent de Faire de bonnes pr{\'e}dictions。 cependant, pour chaque type de probl{\}e}me donn{\'e}, il est n{\'e}cessaire de choisir l'architecture optimale。 Dans cet article, les mod{\`e}les Stack-LSTM, CNN-LSTM et ConvLSTM sont appliqu{\'e}s {\`a} une s{\'e}rie temporelle d'images radar sentinel-1, le but {\'e}tant de pr{\'e}dire la prochaine occurrence dans une s{\'e}quence。 Les r{\'e}sultats exp{\'e}rimentaux {\'e}valu{\'e}s {\`a} l'aide des indicateurs de performance tels que le RMSE et le MAE, le temps de traitement et l'index de similarit{\'e} SSIM, montrent que chacune des trois architectures peut produire de bons r{\'e}sultats en fonction des param{\`e}tres utilis{\'e}s。

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