論文の概要: Flight Contrail Segmentation via Augmented Transfer Learning with Novel SR Loss Function in Hough Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12032v1
• Date: Sat, 22 Jul 2023 09:44:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-25 18:18:38.961715
• Title: Flight Contrail Segmentation via Augmented Transfer Learning with Novel SR Loss Function in Hough Space
• Title（参考訳）: 新規sr損失関数を用いたhough空間における拡張トランスファー学習による飛行コントライルセグメンテーション
• Authors: Junzi Sun, Esther Roosenbrand
• Abstract要約: 本稿では,最小限のデータで反則を正確に検出する拡張トランスファー学習に基づく革新的なモデルを提案する。 また、画像空間をハフ空間に変換することにより、反則線検出を改善する新しい損失関数SRロスを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1602089225841632
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Air transport poses significant environmental challenges, particularly the contribution of flight contrails to climate change due to their potential global warming impact. Detecting contrails from satellite images has been a long-standing challenge. Traditional computer vision techniques have limitations under varying image conditions, and machine learning approaches using typical convolutional neural networks are hindered by the scarcity of hand-labeled contrail datasets and contrail-tailored learning processes. In this paper, we introduce an innovative model based on augmented transfer learning that accurately detects contrails with minimal data. We also propose a novel loss function, SR Loss, which improves contrail line detection by transforming the image space into Hough space. Our research opens new avenues for machine learning-based contrail detection in aviation research, offering solutions to the lack of large hand-labeled datasets, and significantly enhancing contrail detection models.
• Abstract（参考訳）: 航空輸送は、特に温暖化の影響による気候変動への飛行コントライルの寄与など、重要な環境問題を引き起こしている。 衛星画像からの対物検出は長年の課題だった。 従来のコンピュータビジョン技術には、様々な画像条件下での制限があり、典型的な畳み込みニューラルネットワークを用いた機械学習アプローチは、手書きの対向データセットや対向学習プロセスの不足によって妨げられている。 本稿では,最小データでコントライルを正確に検出する拡張トランスファー学習に基づく革新的なモデルを提案する。 また,画像空間をハフ空間に変換することで反則線検出を改善する新しい損失関数SRロスを提案する。 我々の研究は、航空研究における機械学習に基づく反則検出の新しい道を開き、大規模なハンドラベルデータセットの欠如に対する解決策を提供し、反則検出モデルを大幅に強化する。

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