Belangrijkste concepten
Deep learning algorithms are evaluated for cloud detection and segmentation in remote sensing imagery, highlighting the importance of dataset compatibility and algorithm selection.
Samenvatting
最近の研究では、遥感におけるクラウド検出とセグメンテーションに焦点を当てた7つのセグメンテーションアルゴリズムが評価されました。RS-NetとDeepLabV3+は一貫して強力なパフォーマーであり、データセットによってモデルのパフォーマンスが異なることが強調されました。特定のデータセットを使用することが深層学習アプリケーションでの最適なパフォーマンスを確保する上で重要であることが示唆されています。これらの結果は、遥感実務家や研究者に有益な洞察を提供し、異なるクラウドセグメンテーションシナリオで最適なパフォーマンスを確保するためにアルゴリズムの選択を慎重に行う必要性を強調しています。
Statistieken
Steve Fogaら(2017):AUC 0.9036, Dice 0.8415, IoU 0.7264, Coverage similarity 0.9972
S. Mohajeraniら(2018):AUC 0.7933, Dice 0.7796, IoU 0.6388, Coverage similarity 0.9797
Zongwei Zhouら(2018):AUC 0.9241, Dice 0.9320, IoU 0.8726, Coverage similarity 0.994
Citaten
"DeepLabV3+ performs better with the highest values in every metric."
"RS-Net demonstrates strong performance across the three datasets."
"U-Net++ exhibits strong generalization."