論文の概要: Image Prior and Posterior Conditional Probability Representation for Efficient Damage Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17801v1
• Date: Thu, 26 Oct 2023 22:17:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-30 15:37:27.195724
• Title: Image Prior and Posterior Conditional Probability Representation for Efficient Damage Assessment
• Title（参考訳）: 効率的な損傷評価のための画像優先と後条件確率表現
• Authors: Jie Wei, Weicong Feng, Erik Blasch, Erika Ardiles-Cruz, Haibin Ling
• Abstract要約: 人的援助及び災害対応のための被害評価の定量化が重要である。 本稿では,画像先行と後部条件付き確率(IP2CP)を有効計算画像表現として開発する。 一致した前と後の画像は、1つの画像に効果的に符号化され、その画像は深層学習アプローチを用いて処理され、損傷レベルが決定される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.631659414455825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It is important to quantify Damage Assessment (DA) for Human Assistance and Disaster Response (HADR) applications. In this paper, to achieve efficient and scalable DA in HADR, an image prior and posterior conditional probability (IP2CP) is developed as an effective computational imaging representation. Equipped with the IP2CP representation, the matching pre- and post-disaster images are effectively encoded into one image that is then processed using deep learning approaches to determine the damage levels. Two scenarios of crucial importance for the practical use of DA in HADR applications are examined: pixel-wise semantic segmentation and patch-based contrastive learning-based global damage classification. Results achieved by IP2CP in both scenarios demonstrate promising performances, showing that our IP2CP-based methods within the deep learning framework can effectively achieve data and computational efficiency, which is of utmost importance for the DA in HADR applications.
• Abstract（参考訳）: 人的援助・災害対応(hadr)適用のための被害評価(da)の定量化が重要である。 本稿では,hadrにおける効率的かつスケーラブルなdaを実現するために,画像の前・後条件確率(ip2cp)を効率的な計算画像表現として開発する。 IP2CP表現を具備し、一致した前・後画像は、1つの画像に効果的に符号化され、深層学習手法を用いて処理され、損傷レベルを決定する。 HADRアプリケーションにおけるDAの実用上重要な2つのシナリオとして,画素ワイズセマンティックセマンティックセグメンテーションとパッチベースのコントラスト学習に基づくグローバルダメージ分類について検討した。 両シナリオでIP2CPが達成した結果は有望な性能を示し、ディープラーニングフレームワーク内のIP2CPベースの手法が、HADRアプリケーションにおいてDAにとって最も重要なデータと計算効率を効果的に達成できることを示します。

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