PERFORMANCE ASSESSMENT OF OBJECT DETECTION FROM MULTI SATELLITES AND AERIAL IMAGES
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Object detection in remote sensing imagery plays an important role in many applications, such as tracking and change detection. With the development of deep learning algorithms and advancement in hardware systems, improved accuracies have been achieved in the detection of various objects from remote sensing images. However, object detection across heterogeneous remote sensing imagery remains an important issue, particularly for satellite and aerial imagery. The colour variation for the same ground objects, variable resolutions, different platform heights, the parallax effect, and image distortion brought on by diverse shooting angles are the biggest hurdles in satellite-aerial detection applications. The research aims to obtain successful model for detecting aircrafts from satellite and aerial images and reduce cost and the gap of revisit time between sensors. The networks were tested using aerial, GF-2, Jilin-1 (JL-1) and Pleiades satellites test sets after being trained individually using the RGB high-resolution aerial set and panchromatic low-resolution GF-2 satellite set to validate the efficiency of the trained models. Also, the aerial-trained model and GF-2 satellite-trained model as dedicated models were compared with each other, and model trained by all dataset for Object Detection in Aerial Images (DOTA). It is observed that the anchor sizes and augmentation methods can enhance the performance of detection models. k-means algorithm and data augmentation were applied to produce better anchor box selection and avoid overfitting, atmospheric conditions problems, respectively. The accuracy assessment results demonstrate that the aerial-trained model outperforms the GF-2 satellite-trained model. In addition, the results of two dedicated detection models show improved accuracy compared to the DOTA-trained model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».