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An OpenStreetMap-Based Dataset of Building Footprints for Analysing Different Types of Label Noise

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, 12.-16. Juli 2021, Brussels, Belgium. doi: 10.1109/IGARSS47720.2021.9553583.

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186kB

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/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:An OpenStreetMap-Based Dataset of Building Footprints for Analysing Different Types of Label Noise
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Gütter, Jonas AaronJonas.Guetter (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kruspe, AnnaAnna.Kruspe (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-2041-9453NICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, Xiao Xiangxiao.zhu (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
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
Veranstaltungsdatum:12.-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:01 Mär 2023 03:00

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