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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 1,797 - 1,800 (4page)
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This paper analyzes the performance of various deep learning backbone architectures (ResNet-50, Swin-B, MAE, BEiT, ConvNExT, ViT) pre-trained on ImageNet dataset, to evaluate which backbone is suitable for semantic segmentation on satellite images. The study encompasses fine-tuning each model using Potsdam remote sensing dataset and comparing their performances with mean intersection over union (mIoU) metric. The results demonstrate that transformer-based models show relatively higher performances. This research shows the importance of backbone selection for remote sensing tasks, which has many possible applications including urban planning and natural disaster prevention, highlighting potential improvements in efficiency and performance for satellite image processing.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 방법 및 구현
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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