Gütter, Jonas Aaron und Kruspe, Anna und Zhu, Xiao Xiang (2021) An OpenStreetMap-Based Dataset of Building Footprints for Analysing Different Types of Label Noise. In: International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Seiten 2321-2324. IEEE IGARSS 2021, 2021-07-12 - 2021-07-16, Brussels, Belgium. doi: 10.1109/IGARSS47720.2021.9553583.
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Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9553583
Kurzfassung
We present a dataset consisting of OpenStreetMap imagery and corresponding building footprint labels. Multiple label sets are provided, each containing a different type of label noise. The purpose of the dataset is to enable a systematic analysis of different label noise types in the earth observa- tion domain and to provide a benchmark dataset for noise re- moval techniques. We also present some preliminary results from experiments on the effect of different label noise types on model performance.
elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/144179/ | ||||||||||||||||
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Dokumentart: | Konferenzbeitrag (Vortrag) | ||||||||||||||||
Titel: | An OpenStreetMap-Based Dataset of Building Footprints for Analysing Different Types of Label Noise | ||||||||||||||||
Autoren: |
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Datum: | 2021 | ||||||||||||||||
Erschienen in: | International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) | ||||||||||||||||
Referierte Publikation: | Ja | ||||||||||||||||
Open Access: | Ja | ||||||||||||||||
Gold Open Access: | Nein | ||||||||||||||||
In SCOPUS: | Ja | ||||||||||||||||
In ISI Web of Science: | Nein | ||||||||||||||||
DOI: | 10.1109/IGARSS47720.2021.9553583 | ||||||||||||||||
Seitenbereich: | Seiten 2321-2324 | ||||||||||||||||
Status: | veröffentlicht | ||||||||||||||||
Stichwörter: | label noise, building footprints, dataset, Deep Learning, OpenStreetMap | ||||||||||||||||
Veranstaltungstitel: | IEEE IGARSS 2021 | ||||||||||||||||
Veranstaltungsort: | Brussels, Belgium | ||||||||||||||||
Veranstaltungsart: | internationale Konferenz | ||||||||||||||||
Veranstaltungsbeginn: | 12 Juli 2021 | ||||||||||||||||
Veranstaltungsende: | 16 Juli 2021 | ||||||||||||||||
HGF - Forschungsbereich: | Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr | ||||||||||||||||
HGF - Programm: | Raumfahrt | ||||||||||||||||
HGF - Programmthema: | Technik für Raumfahrtsysteme | ||||||||||||||||
DLR - Schwerpunkt: | Raumfahrt | ||||||||||||||||
DLR - Forschungsgebiet: | R SY - Technik für Raumfahrtsysteme | ||||||||||||||||
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | R - Grundlagenforschung im Bereich Maschinelles Lernen, R - Künstliche Intelligenz | ||||||||||||||||
Standort: | Jena , Oberpfaffenhofen | ||||||||||||||||
Institute & Einrichtungen: | Institut für Datenwissenschaften Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science | ||||||||||||||||
Hinterlegt von: | Gütter, Jonas Aaron | ||||||||||||||||
Hinterlegt am: | 01 Nov 2021 10:11 | ||||||||||||||||
Letzte Änderung: | 24 Apr 2024 20:43 |
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