Fjärranalys av bildsökning (RSIR), som syftar till att effektivt hämta data av intresse från stora samlingar av fjärranalysdata, är en grundläggande uppgift inom fjärranalys. Under de senaste årtiondena har det gjorts betydande ansträngningar för att extrahera kraftfulla funktioner representationer för denna uppgift eftersom hämtning prestanda beror på den representativa styrkan i funktionerna. Riktmärkningsdata är också avgörande för att utveckla, utvärdera och jämföra RSIR-metoder. De nuvarande referensdatauppsättningarna är bristfälliga genom att 1) de ursprungligen samlades in för klassificering av markanvändning/marktäckning och inte för bildsökning; 2) de är relativt små i fråga om antalet klasser samt antalet provbilder per klass; och 3) hämtningsprestandan har mätts. Dessa begränsningar har kraftigt begränsat utvecklingen av nya inslagsrepresentationer för RSIR, särskilt den senaste tidens djupgående inlärningsbaserade funktioner som kräver stora mängder utbildningsdata. Vi presenterar därför i detta dokument, en ny storskalig fjärranalys dataset som kallas "PatternNet" som samlades in specifikt för RSIR. MönsterNet samlades in från högupplösta bilder och innehåller 38 klasser med 800 bilder per klass. Vi ger också en grundlig genomgång av RSIR-strategier som sträcker sig från traditionella handgjorda funktionsbaserade metoder till nyligen gjorda djupt lärande baserade metoder. Vi utvärderar över 35 metoder för att fastställa omfattande baslinjeresultat för framtida RSIR-forskning med hjälp av MönsterNet-riktmärket Nyckelord: fjärranalys, innehållsbaserad bildsökning (CBIR), referensdatauppsättning, handgjorda funktioner, djupinlärning, konvolutionella neurala nätverk
I själva verket, Content-Based Image Retrieval (CBIR) system har utvecklats för arkivhantering av fjärranalysdata REF.
PatternNet: A Benchmark Dataset for Performance Evaluation of Remote Sensing Image Retrieval
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}