論文の概要: Spatial-Temporal Super-Resolution of Satellite Imagery via Conditional Pixel Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.11485v1
• Date: Tue, 22 Jun 2021 02:16:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-24 04:30:13.371195
• Title: Spatial-Temporal Super-Resolution of Satellite Imagery via Conditional Pixel Synthesis
• Title（参考訳）: 条件付き画素合成による衛星画像の時空間超解像
• Authors: Yutong He, Dingjie Wang, Nicholas Lai, William Zhang, Chenlin Meng, Marshall Burke, David B. Lobell, Stefano Ermon
• Abstract要約: 高精度な高解像度画像を生成するために,高解像度の高解像度画像を用いた条件付き画素合成モデルを提案する。 我々は,本モデルにおいて,オブジェクトカウントという重要なダウンストリームタスクにおいて,フォトリアリスティックなサンプル品質を実現し,競合するベースラインを上回っていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.50914391487747
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: High-resolution satellite imagery has proven useful for a broad range of tasks, including measurement of global human population, local economic livelihoods, and biodiversity, among many others. Unfortunately, high-resolution imagery is both infrequently collected and expensive to purchase, making it hard to efficiently and effectively scale these downstream tasks over both time and space. We propose a new conditional pixel synthesis model that uses abundant, low-cost, low-resolution imagery to generate accurate high-resolution imagery at locations and times in which it is unavailable. We show that our model attains photo-realistic sample quality and outperforms competing baselines on a key downstream task -- object counting -- particularly in geographic locations where conditions on the ground are changing rapidly.
• Abstract（参考訳）: 高解像度衛星画像は、世界人口の測定、地域経済の生活、生物多様性など、幅広いタスクに有用であることが証明されている。 残念なことに、高解像度画像は必ずしも収集されず、購入するコストも高いため、下流のタスクを時間と空間の両方で効率的かつ効果的にスケールすることは困難である。 そこで本研究では,高解像度の高解像度画像を生成するために,高解像度の高解像度画像を用いた条件付き画素合成モデルを提案する。 我々は,地表面の条件が急速に変化している地域において,本モデルが写真リアルなサンプルの品質を達成し,重要な下流タスク(オブジェクトカウント)において競合するベースラインを上回ることを示す。

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