論文の概要: BenchCloudVision: A Benchmark Analysis of Deep Learning Approaches for
Cloud Detection and Segmentation in Remote Sensing Imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13918v3
- Date: Fri, 1 Mar 2024 13:39:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-04 13:40:30.334267
- Title: BenchCloudVision: A Benchmark Analysis of Deep Learning Approaches for
Cloud Detection and Segmentation in Remote Sensing Imagery
- Title（参考訳）: BenchCloudVision: リモートセンシング画像におけるクラウド検出とセグメンテーションのためのディープラーニングアプローチのベンチマーク分析
- Authors: Loddo Fabio, Dario Piga, Michelucci Umberto, El Ghazouali Safouane
- Abstract要約: 本稿では,雲の識別に応用した7つの最先端セマンティックセマンティックセマンティクスと検出アルゴリズムについて検討する。
モデルの適応性を高めるために、トレーニング中に使用される画像の種類とスペクトル帯域の量を含む重要な要素を解析する。
研究は、少数のスペクトルバンドだけでクラウドセグメンテーションを実行できる機械学習アルゴリズムを作成しようとしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Satellites equipped with optical sensors capture high-resolution imagery,
providing valuable insights into various environmental phenomena. In recent
years, there has been a surge of research focused on addressing some challenges
in remote sensing, ranging from water detection in diverse landscapes to the
segmentation of mountainous and terrains. Ongoing investigations goals to
enhance the precision and efficiency of satellite imagery analysis. Especially,
there is a growing emphasis on developing methodologies for accurate water body
detection, snow and clouds, important for environmental monitoring, resource
management, and disaster response. Within this context, this paper focus on the
cloud segmentation from remote sensing imagery. Accurate remote sensing data
analysis can be challenging due to the presence of clouds in optical
sensor-based applications. The quality of resulting products such as
applications and research is directly impacted by cloud detection, which plays
a key role in the remote sensing data processing pipeline. This paper examines
seven cutting-edge semantic segmentation and detection algorithms applied to
clouds identification, conducting a benchmark analysis to evaluate their
architectural approaches and identify the most performing ones. To increase the
model's adaptability, critical elements including the type of imagery and the
amount of spectral bands used during training are analyzed. Additionally, this
research tries to produce machine learning algorithms that can perform cloud
segmentation using only a few spectral bands, including RGB and RGBN-IR
combinations. The model's flexibility for a variety of applications and user
scenarios is assessed by using imagery from Sentinel-2 and Landsat-8 as
datasets. This benchmark can be reproduced using the material from this github
link: https://github.com/toelt-llc/cloud_segmentation_comparative.
- Abstract（参考訳）: 光センサーを搭載した衛星は高解像度の画像を撮影し、様々な環境現象に関する貴重な洞察を提供する。
近年、多様な景観における水の検出から山や地形の区分まで、リモートセンシングにおけるいくつかの課題に焦点をあてる研究が急増している。
衛星画像解析の精度と効率を高めるための研究が進行中である。
特に, 環境モニタリング, 資源管理, 災害対応等において重要となる, 正確な水域検出, 雪と雲の検出手法の開発が注目されている。
本稿では,リモートセンシング画像からのクラウドセグメンテーションに焦点をあてる。
光センサーベースのアプリケーションに雲が存在するため、正確なリモートセンシングデータ分析は困難である。
アプリケーションや研究などの成果物の品質は、リモートセンシングデータ処理パイプラインにおいて重要な役割を果たすクラウド検出によって直接影響を受ける。
本稿では,クラウド識別に適用された7つの最先端意味セグメンテーションと検出アルゴリズムについて検討し,そのアーキテクチャ的アプローチを評価し,最もパフォーマンスの高いものを特定するためのベンチマーク分析を行った。
モデルの適応性を高めるために、トレーニング中に使用される画像の種類とスペクトル帯域の量を含む重要な要素を解析する。
さらに、本研究では、RGBとRGBN-IRの組み合わせを含む少数のスペクトルバンドのみを用いて、クラウドセグメンテーションを実行できる機械学習アルゴリズムの開発を試みる。
様々なアプリケーションやユーザシナリオに対するモデルの柔軟性は、sentinel-2とlandsat-8の画像からデータセットとして評価される。
このベンチマークは、このgithubリンクの材料を使って再現することができる。
関連論文リスト
- FlightScope: A Deep Comprehensive Assessment of Aircraft Detection Algorithms in Satellite Imagery [1.5728609542259502]
本稿では,衛星画像中の航空機を識別するタスク用にカスタマイズされた,高度な物体検出アルゴリズム群を批判的に評価し,比較する。
この研究は、YOLOバージョン5と8、より高速なRCNN、CenterNet、RetinaNet、RTMDet、DETRを含む一連の方法論を含む。
YOLOv5は空中物体検出のための堅牢なソリューションとして登場し、平均的精度、リコール、ユニオンのスコアに対するインターセクションによってその重要性を裏付けている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-03T17:24:27Z) - Innovative Horizons in Aerial Imagery: LSKNet Meets DiffusionDet for
Advanced Object Detection [55.2480439325792]
本稿では,LSKNetのバックボーンをDiffusionDetヘッドに統合したオブジェクト検出モデルの詳細な評価を行う。
提案手法は平均精度(MAP)を約45.7%向上させる。
この進歩は、提案された修正の有効性を強調し、航空画像解析の新しいベンチマークを設定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-21T19:49:13Z) - Learning Heavily-Degraded Prior for Underwater Object Detection [59.5084433933765]
本稿では、検出器フレンドリーな画像から、転送可能な事前知識を求める。
これは、検出器フレンドリー(DFUI)と水中画像の高度に劣化した領域が、特徴分布のギャップがあることを統計的に観察したものである。
高速かつパラメータの少ない本手法は変圧器型検出器よりも優れた性能を保っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-24T12:32:46Z) - Detecting Cloud Presence in Satellite Images Using the RGB-based CLIP
Vision-Language Model [0.0]
この研究は、雲によって影響を受ける衛星画像を特定するために、事前訓練されたCLIPビジョン言語モデルの能力を探求する。
このモデルを用いて雲の存在検知を行うためのいくつかの手法を提案し,評価した。
以上の結果から,CLIPモデルで学習した表現は,雲を含む衛星画像処理作業に有用であることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-01T13:36:46Z) - AGO-Net: Association-Guided 3D Point Cloud Object Detection Network [86.10213302724085]
ドメイン適応によるオブジェクトの無傷な特徴を関連付ける新しい3D検出フレームワークを提案する。
我々は,KITTIの3D検出ベンチマークにおいて,精度と速度の両面で最新の性能を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-24T16:54:38Z) - Analyzing General-Purpose Deep-Learning Detection and Segmentation
Models with Images from a Lidar as a Camera Sensor [0.06554326244334865]
本研究は,高度ライダーセンサのイメージライクな出力処理のための汎用DL認識アルゴリズムの可能性について検討する。
3次元の点クラウドデータを処理するのではなく、私たちの知る限りでは、360textの視野を持つ低解像度の画像にフォーカスする最初の試みである。
適切な事前処理を行うことで、汎用DLモデルはこれらの画像を処理し、環境条件下での使用への扉を開くことができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-08T13:14:43Z) - Finding Facial Forgery Artifacts with Parts-Based Detectors [73.08584805913813]
顔の個々の部分に焦点を絞った一連の偽造検知システムを設計する。
これらの検出器を用いて、FaceForensics++、Celeb-DF、Facebook Deepfake Detection Challengeデータセットの詳細な実験分析を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-21T16:18:45Z) - Sparse Auxiliary Networks for Unified Monocular Depth Prediction and
Completion [56.85837052421469]
コスト効率のよいセンサで得られたデータからシーン形状を推定することは、ロボットや自動運転車にとって鍵となる。
本稿では,1枚のRGB画像から,低コストな能動深度センサによるスパース計測により,深度を推定する問題について検討する。
sparse networks (sans) は,深さ予測と完了という2つのタスクをmonodepthネットワークで実行可能にする,新しいモジュールである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-30T21:22:26Z) - An Efficient Hypergraph Approach to Robust Point Cloud Resampling [57.49817398852218]
ハイパーグラフ信号処理(hgsp)に基づくポイントクラウド再サンプリングの検討
点群の信号ノード間の多面的な相互作用を捕捉するハイパーグラフスペクトルフィルタを設計する。
実験の結果, 点雲のハイパーグラフ解析の有効性が検証された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-11T23:19:54Z) - Single Image Cloud Detection via Multi-Image Fusion [23.641624507709274]
アルゴリズム開発における主な課題は、注釈付きトレーニングデータを集めるコストである。
マルチイメージフュージョンの最近の進歩が、シングルイメージクラウド検出のブートストラップにどのように活用できるかを実証する。
我々は、ランドカバー用のピクセルごとのセマンティックラベリングとともに、Sentinel-2画像の大規模なデータセットを収集した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-29T22:52:28Z) - Cross-Sensor Adversarial Domain Adaptation of Landsat-8 and Proba-V
images for Cloud Detection [1.5828697880068703]
同様の特徴を持つ光学センサーを搭載した地球観測衛星の数は、常に増え続けている。
抽出された放射能の差は精度を著しく低下させ、センサー間の知識と情報共有を損なう。
本稿では,2つの衛星センサ間の画像の統計的差異を低減し,転送学習モデルの性能を向上させるための領域適応を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-10T16:16:01Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。