Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Evaluation of Transfer Learning Techniques with Convolutional Neural Networks (CNNs) to Detect the Existence of Roads in High-Resolution Aerial Imagery
Año:2019
Áreas de investigación
  • Ingenierías
Datos
Descripción
Abstract. Infrastructure detection and monitoring traditionally required manual identification of geospatial objects in aerial imagery but advances in deep learning and computer vision enabled the researchers in the field of remote sensing to successfully apply transfer learning from pretrained models on largescale datasets for the task of geospatial object detection. However, they mostly focused on objects with clearly defined boundaries that are independent of the background (e.g. airports, airplanes, buildings, ships, etc.). What happens when we have to deal with more complicated, continuous objects like roads? In this paper we will review four of the best-known CNN architectures (VGGNet, Inception-V3, Xception, Inception-ResNet) and apply feature extraction and fine-tuning techniques to detect the existence of roads in aerial orthoimages divided in tiles of 256 ? 256 pixels in size. We will evaluate each model¿s performance on unseen test data using the accuracy metric and compare the results with those obtained by a CNN especially built for this purpose. Keywords: Transfer learning Convolutional neural networks Remote sensing Road detection
Internacional
Si
Nombre congreso
Second International Conference, ICAI 2019,
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Madrid
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-3-030-32474-2
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-32475-9_14
Fecha inicio congreso
06/11/2019
Fecha fin congreso
08/11/2019
Desde la página
185
Hasta la página
198
Título de las actas
Communications in Computer and Information Science, vol 1051. Springer, Cham
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Calimanut-Ionut Cira (UPM)
  • Autor: Ramon Pablo Alcarria Garrido (UPM)
  • Autor: Miguel Angel Manso Callejo (UPM)
  • Autor: Francisco Serradilla Garcia (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de Ingeniería de Redes y Servicios Avanzados de Telecomunicación
  • Grupo de Investigación: MERCATOR: Tecnologías de la GeoInformación y Sistemas Inteligentes
  • Departamento: Inteligencia Artificial
  • Centro o Instituto I+D+i: Instituto Universitario de Investigación del Automóvil (INSIA)
  • Departamento: Ingeniería Topográfica y Cartografía
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