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Artificial generation of big data for improving image classification: a generative adversarial network approach on SAR data

Marmanis, Dimitrios und Yao, Wei und Adam, Fathalrahman und Datcu, Mihai und Reinartz, Peter und Schindler, Konrad und Wegner, Jan D. und Stilla, Uwe (2017) Artificial generation of big data for improving image classification: a generative adversarial network approach on SAR data. Big data from space 2017, 2017-11-28 - 2017-11-30, Toulouse, France.

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Kurzfassung

Very High Spatial Resolution (VHSR) large-scale SAR image databases are still an unresolved issue in the Remote Sensing field. In this work, we propose such a dataset and use it to explore patch-based classification in urban and periurban areas, considering 7 distinct semantic classes. In this context, we investigate the accuracy of large CNN classification models and pre-trained networks for SAR imaging systems. Furthermore, we propose a Generative Adversarial Network (GAN) for SAR image generation and test, whether the synthetic data can actually improve classification accuracy.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/117831/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Artificial generation of big data for improving image classification: a generative adversarial network approach on SAR data
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Marmanis, DimitriosDimitrios.Marmanis (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Yao, WeiWei.Yao (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Adam, FathalrahmanFathalrahman.Adam (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datcu, MihaiMihai.Datcu (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Reinartz, Peterpeter.reinartz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8122-1475NICHT SPEZIFIZIERT
Schindler, Konradkonrad.schindler (at) geod.baug.ethz.chNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wegner, Jan D.jan.wegner (at) geod.baug.ethz.chNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Stilla, Uwestilla (at) tum.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2017
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Seitenbereich:Seiten 1-4
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Big Data, SAR classification, GANs, Generative Adversarial Networks, Deep Learning
Veranstaltungstitel:Big data from space 2017
Veranstaltungsort:Toulouse, France
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:28 November 2017
Veranstaltungsende:30 November 2017
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben hochauflösende Fernerkundungsverfahren (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Landoberfläche
Hinterlegt von: Yao, Wei
Hinterlegt am:08 Jan 2018 13:08
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:22

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