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고해상도 원격 감지 이미지 장면 분류
High-Resolution Remote Sensing Image Scene Classification
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- 발행기관
- 한국재난정보학회 바로가기
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- 간행물
- 한국재난정보학회 학술발표대회 바로가기
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- 통권
- 2021년 (사)한국재난정보학회 정기학술대회 논문집 (2021.11)바로가기
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- 페이지
- pp.125-126
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A403373
원문정보
초록
- 영어
- High-resolution remote sensing image scene classification is a challenging visual task, and this study proposes a remote sensing image scene classification method based on Semantic Multi-Granularity Feature Learning Network (SMGFL-Net). The core idea is to learn global and multi-granularity local features from rearranged intermediate feature mappings, thus eliminating meaningless edges. These features are then fused into the final prediction. Through comparative studies, SMGFL-Net consistently outperforms other peer methods in terms of classification accuracy.
목차
Abstract
1. Introduction
2. This Theory
3. Conclusion
Funding
References
저자
간행물 정보
발행기관
-
- 발행기관명
- 한국재난정보학회 [The Korean Society of Disaster Information]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 사회과학>사회복지학
- 소개
- 한국재난정보학회는 공공기관, 학계, 연구기관 그리고 민간관련회사 등의 상호협력과 유대강화를 통하여 국가 및 민간차원의 안전관련 재난정보 공유를 통한 재난사고에 대한 예방시스템 구축, 재난예방 관련 전문가 양성 교육, 연구용역 등 학문발전에 기여함을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국재난정보학회 학술발표대회
- 간기
- 부정기
- 수록기간
- 2005~2025
- 십진분류
- KDC 338 DDC 361
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