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Generative Adversarial Networks for Hard Negative Mining In CNN-based SAR-Optical Image Matching

Hughes, Lloyd und Schmitt, Michael und Zhu, Xiao Xiang (2018) Generative Adversarial Networks for Hard Negative Mining In CNN-based SAR-Optical Image Matching. In: 2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Seiten 1-4. IGARSS 2018, 2018-07-22 - 2018-07-27, Valencia, Spanien. doi: 10.1109/IGARSS.2018.8517355.

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Offizielle URL: https://www.igarss2018.org/


elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/120098/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Generative Adversarial Networks for Hard Negative Mining In CNN-based SAR-Optical Image Matching
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Hughes, Lloydlloyd.hughes (at) tum.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Schmitt, Michaelm.schmitt (at) tum.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, Xiao XiangDLR-IMF/TUM-LMFNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Juli 2018
Erschienen in:2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/IGARSS.2018.8517355
Seitenbereich:Seiten 1-4
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Generative Adversarial Networks, CNN, SAR, Image Matching
Veranstaltungstitel:IGARSS 2018
Veranstaltungsort:Valencia, Spanien
Veranstaltungsart:nationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:22 Juli 2018
Veranstaltungsende:27 Juli 2018
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 - Fernerkundung u. Geoforschung
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science
Hinterlegt von: Hoffmann, Eike Jens
Hinterlegt am:28 Mai 2018 13:53
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:24

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