論文の概要: Deep Learning Meets Satellite Images -- An Evaluation on Handcrafted and Learning-based Features for Multi-date Satellite Stereo Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02825v1
- Date: Wed, 4 Sep 2024 15:43:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-05 17:11:35.191340
- Title: Deep Learning Meets Satellite Images -- An Evaluation on Handcrafted and Learning-based Features for Multi-date Satellite Stereo Images
- Title（参考訳）: Deep Learning Meets Satellite Images -- 衛星ステレオ画像のハンドクラフトと学習に基づく特徴評価
- Authors: Shuang Song, Luca Morelli, Xinyi Wu, Rongjun Qin, Hessah Albanwan, Fabio Remondino,
- Abstract要約: オフトラック(またはマルチデート)衛星ステレオ画像は、特徴マッチングのパフォーマンスに挑戦することができる。
衛星画像に適用された特徴抽出およびマッチング手法として,特徴量の比較を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.253174056710684
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A critical step in the digital surface models(DSM) generation is feature matching. Off-track (or multi-date) satellite stereo images, in particular, can challenge the performance of feature matching due to spectral distortions between images, long baseline, and wide intersection angles. Feature matching methods have evolved over the years from handcrafted methods (e.g., SIFT) to learning-based methods (e.g., SuperPoint and SuperGlue). In this paper, we compare the performance of different features, also known as feature extraction and matching methods, applied to satellite imagery. A wide range of stereo pairs(~500) covering two separate study sites are used. SIFT, as a widely used classic feature extraction and matching algorithm, is compared with seven deep-learning matching methods: SuperGlue, LightGlue, LoFTR, ASpanFormer, DKM, GIM-LightGlue, and GIM-DKM. Results demonstrate that traditional matching methods are still competitive in this age of deep learning, although for particular scenarios learning-based methods are very promising.
- Abstract（参考訳）: デジタルサーフェスモデル(DSM)生成における重要なステップは特徴マッチングである。
特に、オフトラック(またはマルチ日付)衛星ステレオ画像は、画像間のスペクトル歪み、長いベースライン、広い交点角による特徴マッチングのパフォーマンスに挑戦することができる。
特徴マッチング手法は、手作りの手法(例:SIFT)から学習に基づく手法(例:SuperPoint、SuperGlue)まで、長年にわたって進化してきた。
本稿では,衛星画像に適用した特徴抽出およびマッチング手法として,特徴量の比較を行った。
2つの異なる研究現場をカバーする幅広いステレオペア(〜500)が使用されている。
SIFTは、広く使われている古典的特徴抽出およびマッチングアルゴリズムとして、SuperGlue、LightGlue、LoFTR、ASpanFormer、DKM、GIM-LightGlue、GIM-DKMの7つのディープラーニングマッチング手法と比較される。
結果から,従来のマッチング手法はいまだに深層学習の時代に競争力があることが明らかとなった。
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