Semantic segmentation of aerial images using U-net architecture
المؤلفون المشاركون
Husayn, Sarah kamil
Ali, Khawlah Husayn
المصدر
The Iraqi Journal of Electrical and Electronic Engineering
العدد
المجلد 18، العدد 1 (30 يونيو/حزيران 2022)، ص ص. 58-63، 6ص.
الناشر
تاريخ النشر
2022-06-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
Arial images are very high resolution.
the automation for map generation and semantic segmentation of aerial images are challenging problems in semantic segmentation.
the semantic segmentation process does not give us precise details of the remote sensing images due to the low resolution of the aerial images.
hence, we propose an algorithm u-net architecture to solve this problem.
it is classified into two paths.
the compression path (also called : the encoder) is the first path and is used to capture the image's context.
the encoder is just a convolutional and maximal pooling layer stack.
the symmetric expanding path (also called : the decoder) is the second path, which is used to enable exact localization by transposed convolutions.
this task is commonly referred to as dense prediction, which is completely connected to each other and also with the former neurons which gives rise to dense layers.
thus it is an end-to-end fully convolutional network (FCN), i.
e.
it only contains convolutional layers and does not contain any dense layer because of which it can accept images of any size.
the performance of the model will be evaluated by improving the image using the proposed method u-net and obtaining an improved image by measuring the accuracy compared with the value of accuracy with previous methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Husayn, Sarah kamil& Ali, Khawlah Husayn. 2022. Semantic segmentation of aerial images using U-net architecture. The Iraqi Journal of Electrical and Electronic Engineering،Vol. 18, no. 1, pp.58-63.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1380209
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Husayn, Sarah kamil& Ali, Khawlah Husayn. Semantic segmentation of aerial images using U-net architecture. The Iraqi Journal of Electrical and Electronic Engineering Vol. 18, no. 1 (Jun. 2022), pp.58-63.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1380209
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Husayn, Sarah kamil& Ali, Khawlah Husayn. Semantic segmentation of aerial images using U-net architecture. The Iraqi Journal of Electrical and Electronic Engineering. 2022. Vol. 18, no. 1, pp.58-63.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1380209
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 63
رقم السجل
BIM-1380209
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر