論文の概要: Synthetic Glacier SAR Image Generation from Arbitrary Masks Using Pix2Pix Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.03252v2
• Date: Thu, 14 Jan 2021 22:07:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-10 05:28:08.018949
• Title: Synthetic Glacier SAR Image Generation from Arbitrary Masks Using Pix2Pix Algorithm
• Title（参考訳）: Pix2Pixアルゴリズムを用いた任意マスクからの合成氷河SAR画像の生成
• Authors: Rosanna Dietrich-Sussner, Amirabbas Davari, Thorsten Seehaus, Matthias Braun, Vincent Christlein, Andreas Maier, Christian Riess
• Abstract要約: 教師あり機械学習は、適切なテスト結果を得るために大量のラベル付きデータを必要とする。 本研究では,Pix2pixアルゴリズムを用いて合成SAR画像を生成することにより,限られたトレーニングデータの問題を軽減することを提案する。 異なるモデルを示し,比較研究を行い,sar画像の説得力のある氷河を定性的・定量的に合成する手法を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.087729834358928
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Supervised machine learning requires a large amount of labeled data to achieve proper test results. However, generating accurately labeled segmentation maps on remote sensing imagery, including images from synthetic aperture radar (SAR), is tedious and highly subjective. In this work, we propose to alleviate the issue of limited training data by generating synthetic SAR images with the pix2pix algorithm. This algorithm uses conditional Generative Adversarial Networks (cGANs) to generate an artificial image while preserving the structure of the input. In our case, the input is a segmentation mask, from which a corresponding synthetic SAR image is generated. We present different models, perform a comparative study and demonstrate that this approach synthesizes convincing glaciers in SAR images with promising qualitative and quantitative results.
• Abstract（参考訳）: 教師あり機械学習は、適切なテスト結果を得るために大量のラベル付きデータを必要とする。 しかし、合成開口レーダ(SAR)の画像を含むリモートセンシング画像上で正確なラベル付きセグメンテーションマップを生成するのは退屈で、非常に主観的である。 本研究では,Pix2pixアルゴリズムを用いて合成SAR画像を生成することにより,限られたトレーニングデータの問題を軽減することを提案する。 このアルゴリズムは、入力の構造を保ちながら、条件付き生成逆数ネットワーク(cGAN)を用いて人工画像を生成する。 この場合、入力はセグメンテーションマスクであり、そこから対応する合成SAR画像を生成する。 異なるモデルを示し,比較研究を行い,sar画像の説得力のある氷河を定性的・定量的に合成する手法を実証した。

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