論文の概要: A full-resolution training framework for Sentinel-2 image fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14864v1
• Date: Thu, 27 Jul 2023 13:50:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-28 14:20:05.962669
• Title: A full-resolution training framework for Sentinel-2 image fusion
• Title（参考訳）: sentinel-2画像融合のためのフルレゾリューショントレーニングフレームワーク
• Authors: Matteo Ciotola, Mario Ragosta, Giovanni Poggi, Giuseppe Scarpa
• Abstract要約: この研究は、超高解像度画像のためのディープラーニングモデルをトレーニングするための新しい教師なしフレームワークを提供する。 提案手法は、教師付きケースでトレーニングデータを生成するのに必要な分解能の低下を回避する。 教師なしの性質にもかかわらず、提案手法は教師付きアプローチと比較して有望な結果を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.938057685137866
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This work presents a new unsupervised framework for training deep learning models for super-resolution of Sentinel-2 images by fusion of its 10-m and 20-m bands. The proposed scheme avoids the resolution downgrade process needed to generate training data in the supervised case. On the other hand, a proper loss that accounts for cycle-consistency between the network prediction and the input components to be fused is proposed. Despite its unsupervised nature, in our preliminary experiments the proposed scheme has shown promising results in comparison to the supervised approach. Besides, by construction of the proposed loss, the resulting trained network can be ascribed to the class of multi-resolution analysis methods.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、10m帯と20m帯の融合によるsentinel-2画像の超解像のためのディープラーニングモデルを訓練するための新しい教師なしフレームワークを提案する。 提案手法は,教師付き事例におけるトレーニングデータ生成に必要な分解能低下プロセスを回避する。 一方,ネットワーク予測と入力コンポーネントの融合のサイクル一貫性を考慮に入れた適切な損失が提案されている。 その教師なしの性質にもかかわらず,予備実験では,提案手法が教師なしアプローチと比較して有望な結果を示している。 さらに、提案する損失の構成により、得られた訓練されたネットワークは、マルチレゾリューション分析手法のクラスに分類できる。

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