論文の概要: Deep Tiered Image Segmentation For Detecting Internal Ice Layers in
Radar Imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03712v3
- Date: Tue, 6 Apr 2021 04:31:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-09 12:26:20.125777
- Title: Deep Tiered Image Segmentation For Detecting Internal Ice Layers in
Radar Imagery
- Title(参考訳): レーダー画像における内部氷層検出のためのディープティア画像分割
- Authors: Yuchen Wang, Mingze Xu, John Paden, Lora Koenig, Geoffrey Fox, David
Crandall
- Abstract要約: 地中レーダーは、雪と氷の内部構造を観測することができる。
近年の研究では、氷と岩盤の境界を見つけるための自動技術が開発されている。
本稿では,階層分割問題の一般的なクラスを解くための新しいディープニューラルネットワークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.09102093271587
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Understanding the structure of Earth's polar ice sheets is important for
modeling how global warming will impact polar ice and, in turn, the Earth's
climate. Ground-penetrating radar is able to collect observations of the
internal structure of snow and ice, but the process of manually labeling these
observations is slow and laborious. Recent work has developed automatic
techniques for finding the boundaries between the ice and the bedrock, but
finding internal layers - the subtle boundaries that indicate where one year's
ice accumulation ended and the next began - is much more challenging because
the number of layers varies and the boundaries often merge and split. In this
paper, we propose a novel deep neural network for solving a general class of
tiered segmentation problems. We then apply it to detecting internal layers in
polar ice, evaluating on a large-scale dataset of polar ice radar data with
human-labeled annotations as ground truth.
- Abstract(参考訳): 南極氷床の構造を理解することは、地球温暖化が北極氷や地球の気候にどのように影響するかをモデル化するために重要である。
地中レーダーは雪や氷の内部構造の観測を収集できるが、手動で観測をラベルづけするプロセスは遅くて手間がかかる。
近年の研究では、氷と岩盤の境界を見つけるための自動的な手法が開発されているが、内部の層、すなわち1年分の氷の堆積が終わり次の開始点を示す微妙な境界を見つけることは、層の数が変化し、境界が合体して分裂することが多いため、はるかに難しい。
本稿では,階層分割問題の一般的なクラスを解くための,新しいディープニューラルネットワークを提案する。
次に,極氷の内部層の検出に適用し,人間ラベルアノテーションを用いた極氷レーダデータの大規模データセットを根拠として評価した。
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