論文の概要: RapidAI4EO: Mono- and Multi-temporal Deep Learning models for Updating
the CORINE Land Cover Product
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14624v1
- Date: Wed, 26 Oct 2022 11:08:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-27 15:09:44.155372
- Title: RapidAI4EO: Mono- and Multi-temporal Deep Learning models for Updating
the CORINE Land Cover Product
- Title（参考訳）: RapidAI4EO:CORINE土地被覆製品の更新のための単時間・多時間深層学習モデル
- Authors: Priyash Bhugra, Benjamin Bischke, Christoph Werner, Robert Syrnicki,
Carolin Packbier, Patrick Helber, Caglar Senaras, Akhil Singh Rana, Tim
Davis, Wanda De Keersmaecker, Daniele Zanaga, Annett Wania, Ruben Van De
Kerchove, Giovanni Marchisio
- Abstract要約: 単時間(単時間ステップ)の衛星画像と比較し,複数時間(月次)の性能評価を行った。
LSTMモデルを用いて、衛星からのマルチ時間信号がLCC分類を改善するか否かを評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.36265845593635804
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the remote sensing community, Land Use Land Cover (LULC) classification
with satellite imagery is a main focus of current research activities. Accurate
and appropriate LULC classification, however, continues to be a challenging
task. In this paper, we evaluate the performance of multi-temporal (monthly
time series) compared to mono-temporal (single time step) satellite images for
multi-label classification using supervised learning on the RapidAI4EO dataset.
As a first step, we trained our CNN model on images at a single time step for
multi-label classification, i.e. mono-temporal. We incorporated time-series
images using a LSTM model to assess whether or not multi-temporal signals from
satellites improves CLC classification. The results demonstrate an improvement
of approximately 0.89% in classifying satellite imagery on 15 classes using a
multi-temporal approach on monthly time series images compared to the
mono-temporal approach. Using features from multi-temporal or mono-temporal
images, this work is a step towards an efficient change detection and land
monitoring approach.
- Abstract（参考訳）: リモートセンシングコミュニティでは、衛星画像を用いた土地利用土地被覆(lulc)分類が、現在の研究活動の焦点となっている。
しかし、正確な適切なlulc分類は依然として困難な課題である。
本論文では,rapidai4eoデータセット上での教師付き学習を用いて,マルチラベル分類のための単時空間(シングルタイムステップ)衛星画像と比較した。
最初のステップとして、画像上でCNNモデルを訓練し、マルチラベル分類、すなわちモノ時間分類を行った。
LSTMモデルを用いて、衛星からのマルチ時間信号がLCC分類を改善するか否かを評価する。
その結果,月次時系列画像に対するマルチテンポラルアプローチを用いて,衛星画像の分類において,単時的アプローチと比較して約0.89%の改善が示された。
マルチタイムイメージやモノタイムイメージの機能を利用することで、効率的な変更検出と土地監視のアプローチへの一歩を踏み出します。
関連論文リスト
- SpectralEarth: Training Hyperspectral Foundation Models at Scale [47.93167977587301]
ハイパースペクトル基礎モデルの事前学習を目的とした大規模マルチ時間データセットであるSpectralEarthを紹介する。
我々は、最先端の自己教師付き学習(SSL)アルゴリズムを用いて、SpectralEarthの一連の基礎モデルを事前訓練する。
我々は、土地被覆と収穫型マッピングのための4つの下流データセットを構築し、モデル評価のためのベンチマークを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-15T22:55:59Z) - SatSynth: Augmenting Image-Mask Pairs through Diffusion Models for Aerial Semantic Segmentation [69.42764583465508]
我々は,地球観測における注釈付きデータの不足に対処するために,生成的画像拡散の可能性を探る。
我々の知る限りでは、衛星セグメンテーションのための画像と対応するマスクの両方を最初に生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-25T10:30:22Z) - SkySense: A Multi-Modal Remote Sensing Foundation Model Towards Universal Interpretation for Earth Observation Imagery [35.550999964460466]
本稿では,2150万の時間的シーケンスを持つマルチモーダルリモートセンシングデータセットを事前トレーニングした総称10億スケールモデルSkySenseを提案する。
我々の知る限り、SkySenseは今までで最大のマルチモーダルであり、モジュールを柔軟に組み合わせたり、個別に使用して様々なタスクに適合させることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-15T09:57:21Z) - Unsupervised CD in satellite image time series by contrastive learning
and feature tracking [15.148034487267635]
特徴追跡を用いたコントラスト学習を用いた衛星画像時系列における教師なし変化検出のための2段階のアプローチを提案する。
事前学習したモデルから擬似ラベルを抽出し,特徴追跡を用いて画像時系列間で伝達することにより,擬似ラベルの一貫性を改善し,長期リモートセンシング画像時系列における季節変化の課題に対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-22T11:19:19Z) - Revisiting Temporal Modeling for CLIP-based Image-to-Video Knowledge
Transferring [82.84513669453744]
画像テキスト事前訓練モデル(例えばCLIP)は、大規模な画像テキストデータペアから学んだ、印象的な汎用マルチモーダル知識を示している。
画像間知識伝達の文脈における時間的モデリングを再考する。
本稿では,CLIPモデルを多様なビデオタスクに拡張する簡易かつ効果的な時間的モデリング機構を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-26T14:12:02Z) - ViTs for SITS: Vision Transformers for Satellite Image Time Series [52.012084080257544]
ビジョン変換器(ViT)に基づく一般衛星画像時系列(SITS)処理のための完全アテンショナルモデルを提案する。
TSViTはSITSレコードを空間と時間で重複しないパッチに分割し、トークン化し、分解されたテンポロ空間エンコーダで処理する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-12T11:33:07Z) - Learning to Exploit Temporal Structure for Biomedical Vision-Language
Processing [53.89917396428747]
視覚言語処理における自己教師あり学習は、画像とテキストのモダリティのセマンティックアライメントを利用する。
トレーニングと微調整の両方で利用できる場合、事前のイメージとレポートを明示的に説明します。
我々のアプローチはBioViL-Tと呼ばれ、テキストモデルと共同で訓練されたCNN-Transformerハイブリッドマルチイメージエンコーダを使用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-11T16:35:33Z) - SatMAE: Pre-training Transformers for Temporal and Multi-Spectral
Satellite Imagery [74.82821342249039]
Masked Autoencoder(MAE)に基づく時間・マルチスペクトル衛星画像の事前学習フレームワークであるSatMAEについて述べる。
時間的情報を活用するために、時間にわたって画像パッチを個別にマスキングする時間的埋め込みを含む。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-17T01:35:29Z) - Multi-Modal Temporal Attention Models for Crop Mapping from Satellite
Time Series [7.379078963413671]
複数の作物マッピングタスクにまたがる時間的注意に基づく手法が最近成功し,これらのモデルがどのように複数のモードで操作できるのかを考察する。
我々は,新しいアプローチと訓練手順の簡単な調整を含む,複数の融合方式を実装し,評価する。
ほとんどのフュージョンスキームには利点と欠点があり、特定の設定に関連があることが示される。
次に,パーセル分類,画素ベースセグメンテーション,パン光学パーセルセグメンテーションなど,複数のタスクにまたがるマルチモーダルの利点を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-14T17:05:55Z) - A Contrastive Learning Approach to Auroral Identification and
Classification [0.8399688944263843]
オーロラ画像分類の課題に対する教師なし学習の新たな応用法を提案する。
オーロラ画像の表現を学習するためのコントラスト学習(SimCLR)アルゴリズムを改良し,適応する。
当社のアプローチは、運用目的の確立されたしきい値を超え、デプロイメントと利用の準備ができていることを実証しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-28T17:51:25Z)
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。