Fugu-MT 論文翻訳(概要): Satellite Image Classification with Deep Learning

論文の概要: Satellite Image Classification with Deep Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.06497v1
Date: Tue, 13 Oct 2020 15:56:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-07 23:13:37.241496
Title: Satellite Image Classification with Deep Learning
Title（参考訳）: 深層学習による衛星画像の分類
Authors: Mark Pritt and Gary Chern
Abstract要約: IARPA関数マップ(FMoW)データセットから対象物や施設を63のクラスに分類する深層学習システムについて述べる。このシステムは、畳み込みニューラルネットワークと、衛星メタデータと画像特徴を統合する追加のニューラルネットワークのアンサンブルで構成されている。執筆時点では、このシステムはfMoW TopCoderコンペティションで2位だ。
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: Satellite imagery is important for many applications including disaster response, law enforcement, and environmental monitoring. These applications require the manual identification of objects and facilities in the imagery. Because the geographic expanses to be covered are great and the analysts available to conduct the searches are few, automation is required. Yet traditional object detection and classification algorithms are too inaccurate and unreliable to solve the problem. Deep learning is a family of machine learning algorithms that have shown promise for the automation of such tasks. It has achieved success in image understanding by means of convolutional neural networks. In this paper we apply them to the problem of object and facility recognition in high-resolution, multi-spectral satellite imagery. We describe a deep learning system for classifying objects and facilities from the IARPA Functional Map of the World (fMoW) dataset into 63 different classes. The system consists of an ensemble of convolutional neural networks and additional neural networks that integrate satellite metadata with image features. It is implemented in Python using the Keras and TensorFlow deep learning libraries and runs on a Linux server with an NVIDIA Titan X graphics card. At the time of writing the system is in 2nd place in the fMoW TopCoder competition. Its total accuracy is 83%, the F1 score is 0.797, and it classifies 15 of the classes with accuracies of 95% or better.
Abstract（参考訳）: 衛星画像は災害対応、法執行、環境モニタリングなど多くの用途において重要である。これらの応用には画像中の物体や施設の手動識別が必要である。カバーすべき地理的拡張は素晴らしいものであり、検索を行うアナリストは少ないため、自動化が必要である。しかし、従来のオブジェクト検出と分類アルゴリズムは、その問題を解決するには不正確で信頼できない。ディープラーニング(deep learning)は、このようなタスクの自動化が期待できる機械学習アルゴリズムのファミリーである。畳み込みニューラルネットワークによって画像理解に成功している。本稿では,高解像度マルチスペクトル衛星画像における物体認識と施設認識の問題に適用する。本稿では,世界のiarpa機能マップ(fmow)から対象と施設を63の異なるクラスに分類する深層学習システムについて述べる。このシステムは、畳み込みニューラルネットワークと、衛星メタデータと画像特徴を統合する追加のニューラルネットワークからなる。 KerasとTensorFlowのディープラーニングライブラリを使用してPythonで実装され、NVIDIA Titan Xグラフィックカードを備えたLinuxサーバ上で動作する。執筆時点では、このシステムはfMoW TopCoderコンペティションで2位だ。総精度は83%、F1スコアは0.797で、95%以上の格付けを持つ15のクラスに分類される。

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