論文の概要: High Quality Remote Sensing Image Super-Resolution Using Deep Memory Connected Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.00472v1
• Date: Thu, 1 Oct 2020 15:06:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 08:56:46.367761
• Title: High Quality Remote Sensing Image Super-Resolution Using Deep Memory Connected Network
• Title（参考訳）: ディープメモリ接続ネットワークを用いた高画質リモートセンシング画像超解像
• Authors: Wenjia Xu, Guangluan Xu, Yang Wang, Xian Sun, Daoyu Lin, Yirong Wu
• Abstract要約: 単一画像の超解像は、ターゲット検出や画像分類といった多くの用途において重要である。 本稿では,畳み込みニューラルネットワークによる高画質超解像画像の再構成手法として,DeepMemory Connected Network (DMCN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.977093907114217
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Single image super-resolution is an effective way to enhance the spatial resolution of remote sensing image, which is crucial for many applications such as target detection and image classification. However, existing methods based on the neural network usually have small receptive fields and ignore the image detail. We propose a novel method named deep memory connected network (DMCN) based on a convolutional neural network to reconstruct high-quality super-resolution images. We build local and global memory connections to combine image detail with environmental information. To further reduce parameters and ease time-consuming, we propose downsampling units, shrinking the spatial size of feature maps. We test DMCN on three remote sensing datasets with different spatial resolution. Experimental results indicate that our method yields promising improvements in both accuracy and visual performance over the current state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 単一画像超解像はリモートセンシング画像の空間分解能を高める効果的な方法であり、ターゲット検出や画像分類といった多くの用途において重要である。 しかし、ニューラルネットワークに基づく既存の手法は通常、小さな受容野を持ち、画像の詳細を無視する。 本稿では,畳み込みニューラルネットワークによる高画質超解像画像の再構成手法として,DeepMemory Connected Network (DMCN)を提案する。 ローカルおよびグローバルなメモリ接続を構築し、画像の詳細と環境情報を組み合わせる。 さらにパラメータの削減と時間短縮を目的として,特徴マップの空間的サイズを縮小したダウンサンプリング単位を提案する。 空間分解能の異なる3つのリモートセンシングデータセット上でDMCNをテストする。 実験結果から,現在の最先端技術よりも精度と視覚性能が向上することが示唆された。

関連論文リスト

• Learning Enriched Features for Fast Image Restoration and Enhancement [166.17296369600774]
  本稿では,ネットワーク全体を通して空間的精度の高い高解像度表現を維持することを目的とする。 我々は、高解像度の空間的詳細を同時に保存しながら、複数のスケールからの文脈情報を組み合わせた豊富な特徴集合を学習する。 提案手法は,デフォーカス・デブロアリング,画像デノイング,超解像,画像強調など,さまざまな画像処理タスクに対して,最先端の処理結果を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-19T17:59:45Z)
• Fusformer: A Transformer-based Fusion Approach for Hyperspectral Image Super-resolution [9.022005574190182]
  低分解能ハイパースペクトル像と高分解能マルチスペクトル像を融合させるトランスフォーマーに基づくネットワークを設計する。 LR-HSIは主スペクトル構造を持つため、ネットワークは空間的詳細推定に重点を置いている。 様々な実験と品質指標は、他の最先端手法と比較して、我々のアプローチの優位性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-05T14:00:34Z)
• High-resolution Depth Maps Imaging via Attention-based Hierarchical Multi-modal Fusion [84.24973877109181]
  誘導DSRのための新しい注意に基づく階層型マルチモーダル融合ネットワークを提案する。 本手法は,再現精度,動作速度,メモリ効率の点で最先端手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-04T03:28:33Z)
• A Parallel Down-Up Fusion Network for Salient Object Detection in Optical Remote Sensing Images [82.87122287748791]
  光リモートセンシング画像(RSI)における有意な物体検出のための新しい並列ダウンアップフュージョンネットワーク(PDF-Net)を提案する。 In-pathの低レベル・高レベルな特徴とクロスパスの多解像度な特徴をフル活用して、多様なスケールのサルエントオブジェクトを識別し、散らかった背景を抑える。 ORSSDデータセットの実験により、提案したネットワークは定性的かつ定量的に最先端のアプローチよりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-02T05:27:57Z)
• Real Image Super Resolution Via Heterogeneous Model Ensemble using GP-NAS [63.48801313087118]
  本稿では,高密度スキップ接続を有するディープ残差ネットワークを用いた画像超解像法を提案する。 提案手法は、AIM 2020 Real Image Super-Resolution Challengeの3トラックで1位を獲得した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-02T22:33:23Z)
• Multi-image Super Resolution of Remotely Sensed Images using Residual Feature Attention Deep Neural Networks [1.3764085113103222]
  本研究は,マルチイメージ超解像課題に効果的に取り組む新しい残像注意モデル(RAMS)を提案する。 本研究では,3次元畳み込みによる視覚特徴の注意機構を導入し,意識的なデータ融合と情報抽出を実現する。 我々の表現学習ネットワークは、冗長な低周波信号を流すためにネストした残差接続を広範囲に利用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-06T22:54:02Z)
• Integrating global spatial features in CNN based Hyperspectral/SAR imagery classification [11.399460655843496]
  本稿では,リモートセンシング画像の情報,すなわち地理緯度-経度情報を利用する新しい手法を提案する。 デュアルブランチ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)分類法は,画像の画素特徴をマイニングするためのグローバル情報と組み合わせて設計されている。 高スペクトル画像(HSI)とポラリメトリック合成開口レーダ(PolSAR)画像(PolSAR)の2つのリモートセンシング画像を用いて本手法の有効性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-30T10:00:10Z)
• Learning Enriched Features for Real Image Restoration and Enhancement [166.17296369600774]
  畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像復元作業における従来のアプローチよりも劇的に改善されている。 ネットワーク全体を通して空間的精度の高い高解像度表現を維持することを目的とした,新しいアーキテクチャを提案する。 提案手法は,高解像度の空間的詳細を同時に保存しながら,複数のスケールからの文脈情報を組み合わせた豊富な特徴集合を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-15T11:04:30Z)
• Spatial-Spectral Residual Network for Hyperspectral Image Super-Resolution [82.1739023587565]
  ハイパースペクトル画像超解像のための新しいスペクトル空間残差ネットワーク(SSRNet)を提案する。 提案手法は,2次元畳み込みではなく3次元畳み込みを用いて空間スペクトル情報の探索を効果的に行うことができる。 各ユニットでは空間的・時間的分離可能な3次元畳み込みを用いて空間的・スペクトル的な情報を抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-14T03:34:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。