· 2018
Değişiklik Tespiti İçin Tam Konvolüsyonel Siamese Ağları
Fully Convolutional Siamese Networks for Change Detection
- 1.585atıf
- 2018yıl
Kısa özet
İki yeni Siamese tam konvolüsyonel ağ, RGB ve çok bantlı görüntülerde son teknoloji değişiklik tespiti performansı elde ederek önceki yöntemlerden en az 500 kat daha hızlıdır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Görüntü değişiklik tespiti için üç tam konvolüsyonel sinir ağı mimarisi tanıtıldı.
- Değişiklik tespiti için özel olarak tasarlanmış iki Siamese tam konvolüsyonel ağ uzantısı geliştirildi.
- RGB ve çok bantlı görüntüler kullanılarak iki açık değişiklik tespiti veri kümesinde en son teknoloji sonuçlar elde edildi.
- Sistem, ek açıklamalı değişiklik tespiti görüntülerinden sıfırdan öğrenir.
- Önerilen mimariler, ilgili sistemlerden en az 500 kat daha hızlıdır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
This paper presents three fully convolutional neural network architectures which perform change detection using a pair of coregistered images. Most notably, we propose two Siamese extensions of fully convolutional networks which use heuristics about the current problem to achieve the best results in our tests on two open change detection datasets, using both RGB and multispectral images. We show that our system is able to learn from scratch using annotated change detection images. Our architectures achieve better performance than previously proposed methods, while being at least 500 times faster than related systems. This work is a step towards efficient processing of data from large scale Earth observation systems such as Copernicus or Landsat.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır., 2018 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Medya Teknolojisi
Media TechnologyEngineering