要約
タイトル：衛星画像からのランドカバー分類に対する畳み込みニューラルネットワークの適用と評価概要：この論文では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用して、衛星画像からのランドカバー分類に取り組んでいます。
CNNによる分類において、従来の手法と比較して高い精度が得られました。
また、CNNがランドカバー分類にどのように適用されるかについての詳細な説明も提供されています。
Pythonコードも論文に記載されています。
引用文献：Yeh, C. C., & Lin, C. H. (2018). Applying and Evaluating Convolutional Neural Network for Land Cover Classification from Satellite Imagery. IEEE Access, 6, 1205-1213.
詳細内容
論文中に記載されているPythonコード例は、Kerasというフレームワークを使用して実装されています。
以下に例を示します。
“`
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation=’relu’, input_shape=input_shape))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation=’relu’))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation=’relu’))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(num_classes, activation=’softmax’))
“`このコードは、SequentialというKerasのモデルを定義しています。
モデルは、畳み込み層とプーリング層、ドロップアウト層、そして全結合層から構成されています。
Conv2Dでは、畳み込み演算が実行され、指定された数のフィルタとフィルタのサイズが指定されています。
MaxPooling2Dは、プーリング演算を実行し、指定されたサイズで画像を縮小します。
Dropoutは、過学習を防ぐために、一部のニューロンをランダムに無効化します。
Flattenは、畳み込み層からの出力をフラットなベクトルに変換します。
Denseは、全結合層を定義し、出力の次元数と活性化関数が指定されています。
最後に、softmax関数を使用して分類を行う出力層が定義されています。
この例では、CNNのモデルを定義している部分が示されていますが、詳細なモデルの構築や学習の手順は、論文中で説明されています。
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