論文の概要: SIRAN: Sinkhorn Distance Regularized Adversarial Network for DEM
Super-resolution using Discriminative Spatial Self-attention
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16490v1
- Date: Mon, 27 Nov 2023 12:03:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-29 20:14:39.160818
- Title: SIRAN: Sinkhorn Distance Regularized Adversarial Network for DEM
Super-resolution using Discriminative Spatial Self-attention
- Title（参考訳）: SIRAN: Sinkhorn Distance Regularized Adversarial Network for DEM Super- resolution using Discriminative Spatial Self-attention (特集:情報ネットワーク)
- Authors: Subhajit Paul, Ashutosh Gupta
- Abstract要約: DEM(Digital Elevation Model)は、リモートセンシング領域において、表面標高情報に関連するさまざまなアプリケーションを分析し、探索するための重要な側面である。
本研究では,高分解能マルチスペクトル(MX)衛星画像を用いた高分解能DEMの生成について検討する。
本稿では,Sinkhorn 距離を従来の GAN に最適化することで,対角学習の安定性を向上する目的関数を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.178465447325005
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Digital Elevation Model (DEM) is an essential aspect in the remote sensing
domain to analyze and explore different applications related to surface
elevation information. In this study, we intend to address the generation of
high-resolution DEMs using high-resolution multi-spectral (MX) satellite
imagery by incorporating adversarial learning. To promptly regulate this
process, we utilize the notion of polarized self-attention of discriminator
spatial maps as well as introduce a Densely connected Multi-Residual Block
(DMRB) module to assist in efficient gradient flow. Further, we present an
objective function related to optimizing Sinkhorn distance with traditional GAN
to improve the stability of adversarial learning. In this regard, we provide
both theoretical and empirical substantiation of better performance in terms of
vanishing gradient issues and numerical convergence. We demonstrate both
qualitative and quantitative outcomes with available state-of-the-art methods.
Based on our experiments on DEM datasets of Shuttle Radar Topographic Mission
(SRTM) and Cartosat-1, we show that the proposed model performs preferably
against other learning-based state-of-the-art methods. We also generate and
visualize several high-resolution DEMs covering terrains with diverse
signatures to show the performance of our model.
- Abstract（参考訳）: DEM(Digital Elevation Model)は、リモートセンシング領域において、表面標高情報に関連するさまざまなアプリケーションを分析し、探索するための重要な側面である。
本研究では,高分解能マルチスペクトル(MX)衛星画像を用いた高分解能DEMの生成について,対角学習を取り入れて検討する。
この過程を迅速に制御するために,判別子空間写像の偏光自着の概念と,集中結合型マルチレジデントブロック(dmrb)モジュールを導入し,効率的な勾配流れを支援する。
さらに,Sinkhorn 距離を従来の GAN に最適化することで,対角学習の安定性を向上する目的関数を提案する。
この点に関して、勾配問題と数値収束の両面から、より良い性能の理論的および実証的なサブストラテジを提供する。
得られた最先端手法を用いて定性的および定量的な結果を示す。
シャトルレーダ地形計画(srtm)とcartosat-1のdemデータセットを実験した結果,提案手法は他の学習に基づく手法に対して好適な性能を示す。
また、モデルの性能を示すために、多様なシグネチャを持つ地形を網羅する高解像度DEMを複数生成し、視覚化する。
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