論文の概要: An Intelligent Remote Sensing Image Quality Inspection System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11965v2
• Date: Tue, 12 Sep 2023 08:39:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-13 16:51:21.770909
• Title: An Intelligent Remote Sensing Image Quality Inspection System
• Title（参考訳）: インテリジェントリモートセンシング画像品質検査システム
• Authors: Yijiong Yu, Tao Wang, Kang Ran, Chang Li and Hao Wu
• Abstract要約: 複数の先進的コンピュータビジョンモデルからなる新しい深層学習型2段階インテリジェントシステムを提案する。 その結果,提案手法は従来の手法よりも優れた性能と効率性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.669660893910102
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the inevitable presence of quality problems, remote sensing image quality inspection is indeed an indispensable step between the acquisition and the application of remote sensing images. However, traditional manual inspection suffers from low efficiency. Hence, we propose a novel deep learning-based two-step intelligent system consisting of multiple advanced computer vision models, which first performs image classification and then accordingly adopts the most appropriate method, such as semantic segmentation, to localize the quality problems. Results demonstrate that the proposed method exhibits excellent performance and efficiency, surpassing traditional methods. Furthermore, we conduct an initial exploration of applying multimodal models to remote sensing image quality inspection.
• Abstract（参考訳）: 品質問題の存在が避けられないため、リモートセンシング画像の品質検査は、リモートセンシング画像の取得と適用の間には必然的なステップである。 しかし、従来の手動検査は低効率である。 そこで我々は,まず画像分類を行い,次にセマンティックセグメンテーションなどの最も適切な手法を用いて品質問題をローカライズする,複数の先進的なコンピュータビジョンモデルからなる,新しい深層学習ベースの2段階知能システムを提案する。 その結果,提案手法は従来の手法よりも優れた性能と効率性を示した。 さらに,リモートセンシング画像品質検査にマルチモーダルモデルを適用した最初の調査を行った。

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