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。
関連論文リスト
- Improving Human-Object Interaction Detection via Virtual Image Learning [68.56682347374422]
人間-物体相互作用(Human-Object Interaction、HOI)は、人間と物体の相互作用を理解することを目的としている。
本稿では,仮想画像学習(Virtual Image Leaning, VIL)による不均衡分布の影響を軽減することを提案する。
ラベルからイメージへの新たなアプローチであるMultiple Steps Image Creation (MUSIC)が提案され、実際の画像と一貫した分布を持つ高品質なデータセットを作成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-04T10:28:48Z) - Two Approaches to Supervised Image Segmentation [55.616364225463066]
本研究は、深層学習とマルチセットニューロンのアプローチの比較実験を開発する。
ディープラーニングアプローチは、画像セグメンテーションの実行の可能性を確認した。
代替のマルチセット手法では、計算資源をほとんど必要とせずに精度を向上することができた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-19T16:42:52Z) - Searching a Compact Architecture for Robust Multi-Exposure Image Fusion [55.37210629454589]
2つの大きなスタブリングブロックは、画素の不一致や非効率な推論など、開発を妨げる。
本研究では,高機能なマルチ露光画像融合のための自己アライメントとディテールリプレクションモジュールを取り入れたアーキテクチャ検索に基づくパラダイムを提案する。
提案手法は様々な競争方式より優れており、一般的なシナリオではPSNRが3.19%向上し、不整合シナリオでは23.5%向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-20T17:01:52Z) - A Dual-branch Self-supervised Representation Learning Framework for
Tumour Segmentation in Whole Slide Images [12.961686610789416]
自己教師付き学習(SSL)は、スライドイメージ全体のアノテーションオーバーヘッドを低減する代替ソリューションとして登場した。
これらのSSLアプローチは、識別画像の特徴を学習する際の性能を制限するマルチレゾリューションWSIを扱うために設計されていない。
マルチ解像度WSIから画像特徴を効果的に学習できるDSF-WSI(Dual-branch SSL Framework for WSI tumour segmentation)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-20T10:57:28Z) - Training Methods of Multi-label Prediction Classifiers for Hyperspectral
Remote Sensing Images [0.0]
ハイパースペクトルリモートセンシング画像に対するマルチラベル・パッチレベルの分類法を提案する。
リモートセンシング画像から抽出した空間次元を縮小したパッチと全スペクトル深度を用いた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-17T13:30:03Z) - A Comparative Study on Deep-Learning Methods for Dense Image Matching of
Multi-angle and Multi-date Remote Sensing Stereo Images [1.0152838128195467]
本稿では,数百のマルチサイト衛星ステレオペアによる4つのディープラーニング(DL)ステレオマッチング手法の評価を行う。
実験の結果、E2Eアルゴリズムは幾何精度の上限を達成できるが、見当たらないデータに対してはうまく一般化できないことが示された。
全てのDLアルゴリズムはステレオペアの幾何学的構成に対して堅牢であり、Census-SGMと比較して感度が低い。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-25T14:10:04Z) - Learning Contrastive Representation for Semantic Correspondence [150.29135856909477]
セマンティックマッチングのためのマルチレベルコントラスト学習手法を提案する。
画像レベルのコントラスト学習は、畳み込み特徴が類似したオブジェクト間の対応を見出すための鍵となる要素であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-22T18:34:14Z) - Towards Interpretable Deep Metric Learning with Structural Matching [86.16700459215383]
より透過的な埋め込み学習のための深層解釈可能なメトリック学習(DIML)法を提案する。
本手法は,既製のバックボーンネットワークやメトリック学習手法に適用可能な,モデルに依存しない手法である。
我々は,CUB200-2011,Cars196,Stanford Online Productsの3つの大規模メトリクス学習ベンチマークで評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-12T17:59:09Z) - AugNet: End-to-End Unsupervised Visual Representation Learning with
Image Augmentation [3.6790362352712873]
我々は、未ラベル画像の集合から画像特徴を学習するための新しいディープラーニングトレーニングパラダイムであるAugNetを提案する。
実験により,低次元空間における画像の表現が可能であることを実証した。
多くのディープラーニングベースの画像検索アルゴリズムとは異なり、我々のアプローチは外部アノテーション付きデータセットへのアクセスを必要としない。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-11T09:02:30Z) - DeepEMD: Differentiable Earth Mover's Distance for Few-Shot Learning [122.51237307910878]
我々は,画像領域間の最適なマッチングの新しい視点から,少数ショット画像分類法を開発した。
我々は、高密度画像表現間の構造距離を計算するために、Earth Mover's Distance (EMD) を用いている。
定式化において重要な要素の重みを生成するために,我々は相互参照機構を設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-15T08:13:16Z)
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。