論文の概要: A Dual-fusion Semantic Segmentation Framework With GAN For SAR Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01096v1
• Date: Thu, 2 Jun 2022 15:22:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-03 14:57:34.594871
• Title: A Dual-fusion Semantic Segmentation Framework With GAN For SAR Images
• Title（参考訳）: sar画像用ganを用いたデュアルフュージョンセマンティクスセグメンテーションフレームワーク
• Authors: Donghui Li, Jia Liu, Fang Liu, Wenhua Zhang, Andi Zhang, Wenfei Gao, Jiao Shi
• Abstract要約: 合成開口レーダ(SAR)画像セグメンテーションを実現するために,広く使用されているエンコーダデコーダアーキテクチャに基づくネットワークを提案する。 光画像のより優れた表現能力により、多数のSARおよび光画像によって訓練された生成反転ネットワーク(GAN)を介して生成された光画像とSAR画像を統合することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.147351262526282
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning based semantic segmentation is one of the popular methods in remote sensing image segmentation. In this paper, a network based on the widely used encoderdecoder architecture is proposed to accomplish the synthetic aperture radar (SAR) images segmentation. With the better representation capability of optical images, we propose to enrich SAR images with generated optical images via the generative adversative network (GAN) trained by numerous SAR and optical images. These optical images can be used as expansions of original SAR images, thus ensuring robust result of segmentation. Then the optical images generated by the GAN are stitched together with the corresponding real images. An attention module following the stitched data is used to strengthen the representation of the objects. Experiments indicate that our method is efficient compared to other commonly used methods
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングに基づくセマンティックセグメンテーションは、リモートセンシングイメージセグメンテーションで一般的な方法の1つである。 本稿では,合成開口レーダ(SAR)画像セグメンテーションを実現するために,広く使用されているエンコーダデコーダアーキテクチャに基づくネットワークを提案する。 光画像のより優れた表現能力により、多数のSARおよび光画像によって訓練された生成反転ネットワーク(GAN)を介して生成された光画像とSAR画像を統合することを提案する。 これらの光学画像は元のSAR画像の拡張として利用することができ、セグメンテーションの堅牢な結果が得られる。 そして、ganによって生成された光学画像と対応する実画像とを縫合する。 ステッチされたデータに続くアテンションモジュールを使用して、オブジェクトの表現を強化する。 実験の結果,本手法は他の一般的な手法と比較して効率的であることが判明した。

関連論文リスト

• Deep Learning Based Speckle Filtering for Polarimetric SAR Images. Application to Sentinel-1 [51.404644401997736]
  本稿では、畳み込みニューラルネットワークを用いて偏光SAR画像のスペックルを除去するための完全なフレームワークを提案する。 実験により,提案手法はスペックル低減と分解能保存の両方において例外的な結果をもたらすことが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-28T10:07:17Z)
• DCN-T: Dual Context Network with Transformer for Hyperspectral Image Classification [109.09061514799413]
  複雑な撮像条件による空間変動のため,HSI分類は困難である。 本稿では,HSIを高品質な三スペクトル画像に変換する三スペクトル画像生成パイプラインを提案する。 提案手法は,HSI分類における最先端手法よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-19T18:32:52Z)
• Comparison of convolutional neural networks for cloudy optical images reconstruction from single or multitemporal joint SAR and optical images [0.21079694661943604]
  本研究では,SARと光画像を用いた畳み込みニューラルネットワークの評価に着目する。 光画像再構成を目的としたディープネットのトレーニングのためのデータセット作成を容易にするシンプルなフレームワークを提案する。 空間分割データ構造が,クラウドカバレッジ,相対的取得日,画素の妥当性,SARと光学画像との相対的近接といった点において,サンプルのクエリにどのように役立つかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-01T13:31:23Z)
• Object discovery and representation networks [78.16003886427885]
  本研究では,事前に符号化された構造を自ら発見する自己教師型学習パラダイムを提案する。 Odinはオブジェクト発見と表現ネットワークを結合して意味のある画像のセグメンテーションを発見する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-16T17:42:55Z)
• Transformer-based SAR Image Despeckling [53.99620005035804]
  本稿では,SAR画像復号化のためのトランスフォーマーネットワークを提案する。 提案する非特定ネットワークは、トランスフォーマーベースのエンコーダにより、異なる画像領域間のグローバルな依存関係を学習することができる。 実験により,提案手法は従来型および畳み込み型ニューラルネットワークに基づく解法よりも大幅に改善されていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-23T20:09:01Z)
• Contrastive Multiview Coding with Electro-optics for SAR Semantic Segmentation [0.6445605125467573]
  SARセマンティックセグメンテーションのためのマルチモーダル表現学習を提案する。 従来の研究とは異なり,本手法ではEO画像,SAR画像,ラベルマスクを併用した。 いくつかの実験により,本手法はモデル性能,サンプル効率,収束速度において既存の手法よりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-31T23:55:41Z)
• Denoising and Optical and SAR Image Classifications Based on Feature Extraction and Sparse Representation [0.0]
  本稿では,光学画像とSAR画像の分類を識別し,特徴抽出し,比較する手法を提案する。 光画像データは、リモートセンシングの作業員によって、容易に解釈できるため、土地利用と被覆について調査するために使われてきた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-03T14:39:30Z)
• PeaceGAN: A GAN-based Multi-Task Learning Method for SAR Target Image Generation with a Pose Estimator and an Auxiliary Classifier [50.17500790309477]
  SARターゲット画像生成のための新しいGANベースのマルチタスク学習(MTL)手法であるPeaceGANを提案する。 PeaceGANはポーズ角とターゲットクラス情報の両方を使用し、目的のポーズ角で所望のターゲットクラスのSARターゲット画像を作成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-29T10:03:09Z)
• Synthetic Glacier SAR Image Generation from Arbitrary Masks Using Pix2Pix Algorithm [12.087729834358928]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-08T23:30:00Z)
• Pathological Retinal Region Segmentation From OCT Images Using Geometric Relation Based Augmentation [84.7571086566595]
  本稿では,幾何学と形状の内在的関係を共同で符号化することで,従来のGANベースの医用画像合成法よりも優れた手法を提案する。 提案手法は,取得手順の異なる画像を有する公開RETOUCHデータセット上で,最先端のセグメンテーション手法より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-31T11:50:43Z)

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。