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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
황기수 (광운대학교) 이우주 (광운대학교) 오승준 (광운대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2020 하계학술대회
발행연도
2020.7
수록면
569 - 572 (4page)

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최근 원격 탐사 영상의 발달로 인해 작지만 중요한 객체에 대한 탐지 가능성이 커져 건물 변화 탐지에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문은 건물 변화 탐지 방법 중 가장 좋은 성능을 가진 PGA-SiamNet 의 세부 변화 탐지의 정확도가 낮은 한계점을 개선시키기 위해 DensNet 기반의 Dense Siamese Network 를 제안한다. 제안하는 방법은 공개된 WHU 데이터 세트에 대해 변화 탐지 측정 지표인 TPR, OA, F1, Kappa 에 대해 97.02%, 99.5%, 97.44%, 97.16%의 성능을 얻었다. 기존 PGA-SiamNet 에 비해 TPR 은 0.83%, F1 은 0.02%, Kappa 는 0.02% 증가하였으며, 세부 변화 탐지의 성능이 우수함을 확인할 수 있다.

목차

요약
1. 서론
2. 건물 변화 탐지를 위한 덴스 샴 네트워크
3. 실험 결과 및 분석
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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