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Vehicle Instance Segmentation from Aerial Image and Video Using a Multi-Task Learning Residual Fully Convolutional Network

Mou, Lichao und Zhu, Xiao Xiang (2018) Vehicle Instance Segmentation from Aerial Image and Video Using a Multi-Task Learning Residual Fully Convolutional Network. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 56 (11), Seiten 6699-6711. IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/TGRS.2018.2841808. ISSN 0196-2892.

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Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8408520


elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/120130/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Vehicle Instance Segmentation from Aerial Image and Video Using a Multi-Task Learning Residual Fully Convolutional Network
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Mou, Lichaolichao.mou (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, Xiao XiangDLR-IMF/TUM-LMFNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:November 2018
Erschienen in:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:56
DOI:10.1109/TGRS.2018.2841808
Seitenbereich:Seiten 6699-6711
Verlag:IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers
ISSN:0196-2892
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Boundary-aware multi-task learning network, fully convolutional network (FCN), high-resolution remote sensing image/video, instance semantic segmentation, residual neural network (ResNet), vehicle detection.
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 > EO Data Science
Hinterlegt von: Mou, LiChao
Hinterlegt am:28 Mai 2018 14:11
Letzte Änderung:08 Nov 2023 10:39

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