論文の概要: Convolutional Neural Network Segmentation for Satellite Imagery Data to Identify Landforms Using U-Net Architecture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05476v1
• Date: Sat, 08 Feb 2025 07:27:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:32:16.154908
• Title: Convolutional Neural Network Segmentation for Satellite Imagery Data to Identify Landforms Using U-Net Architecture
• Title（参考訳）: U-Netアーキテクチャを用いた地形同定のための衛星画像データの畳み込みニューラルネットワーク分割
• Authors: Mitul Goswami, Sainath Dey, Aniruddha Mukherjee, Suneeta Mohanty, Prasant Kumar Pattnaik,
• Abstract要約: この研究は、CNNセグメンテーション技術を用いて、効率的な特徴抽出にU-Netモデルを適用した。 このモデルはセマンティックセグメンテーションタスクに優れ、高解像度の出力、迅速な特徴抽出、幅広いアプリケーションに対する柔軟性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This study demonstrates a novel use of the U-Net architecture in the field of semantic segmentation to detect landforms using preprocessed satellite imagery. The study applies the U-Net model for effective feature extraction by using Convolutional Neural Network (CNN) segmentation techniques. Dropout is strategically used for regularization to improve the model's perseverance, and the Adam optimizer is used for effective training. The study thoroughly assesses the performance of the U-Net architecture utilizing a large sample of preprocessed satellite topographical images. The model excels in semantic segmentation tasks, displaying high-resolution outputs, quick feature extraction, and flexibility to a wide range of applications. The findings highlight the U-Net architecture's substantial contribution to the advancement of machine learning and image processing technologies. The U-Net approach, which emphasizes pixel-wise categorization and comprehensive segmentation map production, is helpful in practical applications such as autonomous driving, disaster management, and land use planning. This study not only investigates the complexities of U-Net architecture for semantic segmentation, but also highlights its real-world applications in image classification, analysis, and landform identification. The study demonstrates the U-Net model's key significance in influencing the environment of modern technology.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,U-Netアーキテクチャをセマンティックセグメンテーションの分野で新たに活用し,衛星画像の事前処理による地形検出を行う。 本研究では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)セグメンテーション技術を用いて、効率的な特徴抽出にU-Netモデルを適用した。 ドロップアウトはモデルの持続性を改善するために正規化に戦略的に使用され、アダム最適化器は効果的なトレーニングに使用される。 本研究は,衛星地形画像の大量のサンプルを用いて,U-Netアーキテクチャの性能を徹底的に評価する。 このモデルはセマンティックセグメンテーションタスクに優れ、高解像度の出力、迅速な特徴抽出、幅広いアプリケーションに対する柔軟性を示す。 この発見は、機械学習と画像処理技術の進歩に対するU-Netアーキテクチャの相当な貢献を浮き彫りにしている。 ピクセルワイズ分類と包括的セグメンテーションマップ生成を重視したU-Netアプローチは,自律運転,災害管理,土地利用計画などの実践的応用に有用である。 本研究は, セマンティックセグメンテーションのためのU-Netアーキテクチャの複雑さだけでなく, 画像分類, 解析, 地形識別における実世界の応用も強調する。 この研究は、現代の技術の環境に影響を及ぼす上で、U-Netモデルの重要性を実証するものである。

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