論文の概要: Fully convolutional Siamese neural networks for buildings damage assessment from satellite images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.00508v1
• Date: Sun, 31 Oct 2021 14:18:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-03 07:54:15.738645
• Title: Fully convolutional Siamese neural networks for buildings damage assessment from satellite images
• Title（参考訳）: 衛星画像を用いた建物損傷評価のための畳み込み型シアムニューラルネットワーク
• Authors: Eugene Khvedchenya and Tatiana Gabruseva
• Abstract要約: 自然災害後の被害評価は、災害から回復するための援助と力を最適に分配するために必要である。 本研究では,災害前後における同地域の衛星画像の自動比較のための計算手法を開発した。 我々は、広範囲にわたるアブレーション研究を含み、異なるエンコーダ、デコーダ、損失関数、拡張、および2つの画像を組み合わせるいくつかの方法を比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.90365714903665
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Damage assessment after natural disasters is needed to distribute aid and forces to recovery from damage dealt optimally. This process involves acquiring satellite imagery for the region of interest, localization of buildings, and classification of the amount of damage caused by nature or urban factors to buildings. In case of natural disasters, this means processing many square kilometers of the area to judge whether a particular building had suffered from the damaging factors. In this work, we develop a computational approach for an automated comparison of the same region's satellite images before and after the disaster, and classify different levels of damage in buildings. Our solution is based on Siamese neural networks with encoder-decoder architecture. We include an extensive ablation study and compare different encoders, decoders, loss functions, augmentations, and several methods to combine two images. The solution achieved one of the best results in the Computer Vision for Building Damage Assessment competition.
• Abstract（参考訳）: 災害後の被害評価は,災害復旧のための援助や力を最適に分配するために必要である。 このプロセスには、関心のある地域のための衛星画像の取得、建物のローカライゼーション、自然や都市による建物への被害量の分類が含まれる。 自然災害の場合、特定の建物が被害を受けたかどうかを判断するために、この地域の平方キロメートルを処理します。 本研究は,災害前後における同一地域の衛星画像の自動比較のための計算手法を開発し,建物内の被害の異なるレベルを分類する。 我々のソリューションはエンコーダ-デコーダアーキテクチャを備えたSiameseニューラルネットワークに基づいている。 エンコーダ,デコーダ,損失関数,拡張,および2つのイメージを結合するいくつかの手法を比較した。 このソリューションは、建築被害評価コンペティションにおけるコンピュータビジョンの最良の結果の1つを達成した。

関連論文リスト

• Multi-step feature fusion for natural disaster damage assessment on satellite images [0.0]
  複数のネットワークレベルで機能融合を行う新しい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モジュールを導入する。 イメージペアの分析にCNNモデルを適用するために、追加のネットワーク要素であるFuse Moduleが提案された。 視覚変換器モデルの精度は3ポイント以上向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T09:47:32Z)
• Robust Disaster Assessment from Aerial Imagery Using Text-to-Image Synthetic Data [66.49494950674402]
  航空画像からの損傷評価のタスクのための大規模合成監視を作成する際に,新たなテキスト・画像生成モデルを活用する。 低リソース領域から何千ものポストディスアスター画像を生成するために、効率的でスケーラブルなパイプラインを構築しています。 我々は,xBDおよびSKAI画像のクロスジオグラフィー領域転送設定におけるフレームワークの強度を,単一ソースとマルチソースの両方で検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T16:07:05Z)
• Spatially-Adaptive Image Restoration using Distortion-Guided Networks [51.89245800461537]
  空間的に変化する劣化に苦しむ画像の復元のための学習ベースソリューションを提案する。 本研究では、歪み局所化情報を活用し、画像中の困難な領域に動的に適応するネットワーク設計であるSPAIRを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-19T11:02:25Z)
• BDANet: Multiscale Convolutional Neural Network with Cross-directional Attention for Building Damage Assessment from Satellite Images [24.989412626461213]
  衛星画像からの損傷評価は、救援活動が展開される前に重要となる。 深いニューラルネットワークは建物の損傷評価に首尾よく適用されました。 本稿では,bdanetと呼ばれる損傷評価のための2段階畳み込みニューラルネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-16T06:13:28Z)
• Post-Hurricane Damage Assessment Using Satellite Imagery and Geolocation Features [0.2538209532048866]
  本研究では,被災地の衛星画像と位置情報を活用し,災害後の被害建物を識別する混合データ手法を提案する。 この手法は、2017年のヒューストン大都市圏におけるハリケーン・ハーベイのケーススタディに基づいて、画像のみを用いて同様の作業を行うことで大幅に改善した。 本研究では,画像特徴に付加的な情報を提供するために位置情報機能の創造的な選択を行ったが,ドメイン知識や災害の種類に応じて,イベントの物理的挙動をモデル化するための他の機能を含めることはユーザ次第である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-15T21:30:19Z)
• Assessing out-of-domain generalization for robust building damage detection [78.6363825307044]
  建築損傷検出は、衛星画像にコンピュータビジョン技術を適用することで自動化することができる。 モデルは、トレーニングで利用可能な災害画像と、新しいイベントの画像の間の分散の変化に対して堅牢でなければならない。 今後はOOD体制に重点を置くべきだと我々は主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-20T10:30:43Z)
• Physics-informed GANs for Coastal Flood Visualization [65.54626149826066]
  我々は,現在および将来の沿岸洪水の衛星画像を生成する深層学習パイプラインを構築した。 物理に基づく洪水図と比較して画像を評価することにより,提案手法は物理的一貫性とフォトリアリズムの両方において,ベースラインモデルよりも優れていることがわかった。 この研究は沿岸の洪水の可視化に焦点が当てられているが、気候変動が地球をどう形作るかのグローバルな可視化を作成することを想定している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-16T02:15:34Z)
• MSNet: A Multilevel Instance Segmentation Network for Natural Disaster Damage Assessment in Aerial Videos [74.22132693931145]
  本研究では, ハリケーン, 洪水, 火災などの自然災害後の建物被害を効率的に評価する課題について検討する。 最初のコントリビューションは、ソーシャルメディアからユーザ生成された空中ビデオと、インスタンスレベルのビルディング損傷マスクのアノテーションで構成される、新しいデータセットである。 第二のコントリビューションはMSNetと呼ばれる新しいモデルで、新しい領域の提案ネットワーク設計を含んでいる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-30T02:23:05Z)
• RescueNet: Joint Building Segmentation and Damage Assessment from Satellite Imagery [83.49145695899388]
  RescueNetは、建物を同時に分割し、個々の建物に対する損傷レベルを評価し、エンドツーエンドでトレーニングできる統一モデルである。 RescueNetは大規模で多様なxBDデータセットでテストされており、従来の手法よりもはるかに優れたセグメンテーションと損傷分類性能を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-15T19:52:09Z)
• An Attention-Based System for Damage Assessment Using Satellite Imagery [18.43310705820528]
  本稿では,建物の損傷レベルを評価するため,Siam-U-Net-Attnモデルを提案する。 大規模建物被害評価データセットである xView2 上で提案手法の評価を行い,提案手法が正確な被害規模分類と建物分割を同時に達成できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-14T16:37:55Z)

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。