Learning multi-label aerial image classification under label noise: a regularization approach using word embeddings

Hua, Yuansheng und Lobry, Sylvain und Mou, LiChao und Tuia, Devis und Zhu, Xiao Xiang (2020) Learning multi-label aerial image classification under label noise: a regularization approach using word embeddings. In: 2020 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2020, Seiten 1-4. IGARSS 2020, 2020-09-26 - 2020-10-02, Waikoloa, Hawaii. doi: 10.1109/igarss39084.2020.9324069. ISBN 978-172816374-1. ISSN 2153-6996.

PDF
1MB

elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/139197/

Dokumentart:

Konferenzbeitrag (Poster)

Titel:

Learning multi-label aerial image classification under label noise: a regularization approach using word embeddings

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Hua, Yuansheng	Yuansheng.Hua (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Lobry, Sylvain	Wageningen University & Research, GeoInformation Science and Remote Sensing, Wageningen	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Mou, LiChao	LiChao.Mou (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Tuia, Devis	Wageningen University & Research, GeoInformation Science and Remote Sensing, Wageningen	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, Xiao Xiang	xiaoxiang.zhu (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

2020

Erschienen in:

2020 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2020

Referierte Publikation:

Open Access:

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

In ISI Web of Science:

DOI:

10.1109/igarss39084.2020.9324069

Seitenbereich:

Seiten 1-4

ISSN:

2153-6996

ISBN:

978-172816374-1

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

noisy labels, regularization, label correlations, multi-label classification, deep neural networks

Veranstaltungstitel:

IGARSS 2020

Veranstaltungsort:

Waikoloa, Hawaii

Veranstaltungsart:

internationale Konferenz

Veranstaltungsbeginn:

26 September 2020

Veranstaltungsende:

2 Oktober 2020

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 - Künstliche Intelligenz

Standort:

Oberpfaffenhofen

Institute & Einrichtungen:

Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science

Hinterlegt von:

Hua, Yuansheng

Hinterlegt am:

07 Dez 2020 11:39

Letzte Änderung:

08 Aug 2025 10:29

Nur für Mitarbeiter des Archivs: Kontrollseite des Eintrags