論文の概要: Revisiting Near/Remote Sensing with Geospatial Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.01807v1
• Date: Mon, 4 Apr 2022 19:19:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-06 13:36:00.262423
• Title: Revisiting Near/Remote Sensing with Geospatial Attention
• Title（参考訳）: 地理空間的注意による近接・遠隔センシングの再検討
• Authors: Scott Workman, M. Usman Rafique, Hunter Blanton, Nathan Jacobs
• Abstract要約: 本研究は、地上レベルの補助画像が利用できる場合のオーバーヘッド画像分割の課題に対処する。 近年の研究では、近接・遠隔センシングと呼ばれる2つのモードで共同推論を行うことで、精度が大幅に向上することが示されている。 地平面画像中の画素と地理的位置との地理空間的関係を明確に考察する幾何学的注意機構である地理空間的注意の概念を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.565068569913382
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work addresses the task of overhead image segmentation when auxiliary ground-level images are available. Recent work has shown that performing joint inference over these two modalities, often called near/remote sensing, can yield significant accuracy improvements. Extending this line of work, we introduce the concept of geospatial attention, a geometry-aware attention mechanism that explicitly considers the geospatial relationship between the pixels in a ground-level image and a geographic location. We propose an approach for computing geospatial attention that incorporates geometric features and the appearance of the overhead and ground-level imagery. We introduce a novel architecture for near/remote sensing that is based on geospatial attention and demonstrate its use for five segmentation tasks. The results demonstrate that our method significantly outperforms the previous state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、地上レベルの補助画像が利用できる場合のオーバーヘッド画像分割の課題に対処する。 近年の研究では、近接・遠隔センシングと呼ばれる2つのモードで共同推論を行うことで、精度が大幅に向上することが示されている。 地平面画像中の画素と地理的位置との地理空間的関係を明確に考慮する幾何学的注意機構である地理空間的注意の概念を導入する。 幾何学的特徴と頭上面と地上面の画像の出現を取り入れた地理空間的注意の計算手法を提案する。 地理空間的注意に基づく近接・遠隔センシングのための新しいアーキテクチャを導入し,その5つのセグメンテーションタスクへの応用を実証する。 その結果,本手法は従来の最先端手法よりも優れていた。

関連論文リスト

• Geo-Encoder: A Chunk-Argument Bi-Encoder Framework for Chinese Geographic Re-Ranking [61.60169764507917]
  中国の地理的再ランクタスクは、検索された候補者の中で最も関連性の高い住所を見つけることを目的としている。 そこで我々は,中国語の地理的意味論をより効果的に統合する,革新的なフレームワークであるGeo-Encoderを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-04T13:44:50Z)
• Cross-View Visual Geo-Localization for Outdoor Augmented Reality [11.214903134756888]
  地上画像のクロスビューマッチングによる測地位置推定の課題をジオレファレンス衛星画像データベースに解決する。 本稿では,新しいトランスフォーマーニューラルネットワークモデルを提案する。 いくつかのベンチマーク・クロスビュー・ジオローカライズ・データセットの実験により、我々のモデルが最先端の性能を達成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-28T01:58:03Z)
• Cross-view Geo-localization via Learning Disentangled Geometric Layout Correspondence [11.823147814005411]
  クロスビュージオローカライゼーションは、参照ジオタグ付き空中画像データベースとマッチングすることで、クエリーグラウンド画像の位置を推定することを目的としている。 最近の研究は、クロスビューなジオローカライゼーションベンチマークにおいて顕著な進歩を遂げている。 しかし、既存の手法は依然としてクロスエリアベンチマークのパフォーマンスの低下に悩まされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-08T04:54:01Z)
• A General Purpose Neural Architecture for Geospatial Systems [142.43454584836812]
  本稿では,空間的帰納バイアスを持つ汎用ニューラルアーキテクチャ(GPNA)の構築に向けたロードマップを示す。 このようなモデルがコミュニティのメンバー間の協力をいかに促進するかを考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-04T09:58:57Z)
• Accurate 3-DoF Camera Geo-Localization via Ground-to-Satellite Image Matching [102.39635336450262]
  地上で取得したクエリ画像とジオタグ付き衛星画像の大規模データベースとをマッチングすることにより、地上から衛星画像のジオローカライズの問題に対処する。 我々の新しい手法は、衛星画像のピクセルサイズの精度まで、クエリー画像のきめ細かい位置を達成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-26T20:10:38Z)
• Augmenting Depth Estimation with Geospatial Context [20.79700110152325]
  深度推定のためのエンドツーエンドアーキテクチャを提案する。 我々は、共同位置のオーバーヘッド画像から合成地上深度マップを推定し、エンコーダ/デコーダスタイルのセグメンテーションネットワーク内に融合する。 その結果,地空間コンテキストの統合は,ベースラインに比べて誤差を著しく低減することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-20T23:24:17Z)
• Hierarchical Attention Fusion for Geo-Localization [7.544917072241684]
  地理的ローカライゼーションのためのマルチスケール特徴を用いた階層型アテンション融合ネットワークを提案する。 畳み込みニューラルネットワーク(cnn)から階層的特徴マップを抽出し,抽出した特徴を画像表現に有機的に融合する。 学習は適応重みを用いて自己監督され,各階層レベルから特徴強調の注意を制御できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-18T07:07:03Z)
• Geography-Aware Self-Supervised Learning [79.4009241781968]
  異なる特徴により、標準ベンチマークにおけるコントラスト学習と教師あり学習の間には、非自明なギャップが持続していることが示される。 本稿では,リモートセンシングデータの空間的整合性を利用した新しいトレーニング手法を提案する。 提案手法は,画像分類,オブジェクト検出,セマンティックセグメンテーションにおけるコントラスト学習と教師あり学習のギャップを埋めるものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-19T17:29:13Z)
• Self-supervised Segmentation via Background Inpainting [96.10971980098196]
  移動可能なカメラで撮影された単一の画像で、自己教師付き検出とセグメンテーションのアプローチを導入する。 我々は、提案に基づくセグメンテーションネットワークのトレーニングに利用する自己教師付き損失関数を利用する。 本手法は,標準ベンチマークから視覚的に切り離された画像の人間の検出とセグメント化に応用し,既存の自己監督手法より優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-11T08:34:40Z)
• Neural Topological SLAM for Visual Navigation [112.73876869904]
  意味論を生かし、近似幾何学的推論を行う空間のトポロジ的表現を設計する。 本稿では,ノイズのあるアクティベーションの下でそのような表現を構築し,維持し,使用することができる教師付き学習ベースアルゴリズムについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-25T17:56:29Z)

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。