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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elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/120130/ | ||||||||||||
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Dokumentart: | Zeitschriftenbeitrag | ||||||||||||
Titel: | Vehicle Instance Segmentation from Aerial Image and Video Using a Multi-Task Learning Residual Fully Convolutional Network | ||||||||||||
Autoren: |
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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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