Fugu-MT 論文翻訳(概要): MultiEarth 2023 Deforestation Challenge -- Team FOREVER

論文の概要: MultiEarth 2023 Deforestation Challenge -- Team FOREVER

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11762v1
Date: Tue, 20 Jun 2023 09:10:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-22 16:24:07.625569
Title: MultiEarth 2023 Deforestation Challenge -- Team FOREVER
Title（参考訳）: マルチアース2023森林破壊チャレンジ -- チーム・フォーエバー
Authors: Seunghan Park, Dongoo Lee, Yeonju Choi, SungTae Moon
Abstract要約: 直接アクセスすることなく広範囲を解析できるため,衛星画像の森林破壊を正確に推定することが重要である。本稿では、最新の深層ニューラルネットワークモデルを用いて、アマゾン熱帯雨林地域の森林破壊状況を予測するための多視点学習戦略を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2020917258669917
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: It is important problem to accurately estimate deforestation of satellite imagery since this approach can analyse extensive area without direct human access. However, it is not simple problem because of difficulty in observing the clear ground surface due to extensive cloud cover during long rainy season. In this paper, we present a multi-view learning strategy to predict deforestation status in the Amazon rainforest area with latest deep neural network models. Multi-modal dataset consists of three types of different satellites imagery, Sentinel-1, Sentinel-2 and Landsat 8 is utilized to train and predict deforestation status. MMsegmentation framework is selected to apply comprehensive data augmentation and diverse networks. The proposed method effectively and accurately predicts the deforestation status of new queries.
Abstract（参考訳）: 直接アクセスすることなく広範囲を解析できるため,衛星画像の森林破壊を正確に推定することが重要である。しかし, 雨季の広い雲に覆われたため, 地表面の透視が困難であったため, 簡単な問題ではない。本稿では,最新の深層ニューラルネットワークモデルを用いて,アマゾン熱帯雨林地域の森林破壊状況を予測するマルチビュー学習戦略を提案する。マルチモーダルデータセットは、Sentinel-1、Sentinel-2、Landsat 8の3種類の異なる衛星画像で構成されている。 mmsegmentation frameworkは、包括的なデータ拡張と多様なネットワークを適用するために選択される。提案手法は,新規クエリの森林破壊状態を効果的かつ正確に予測する。

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