Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.38
no.4
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pp.363-373
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2020
During last decades numerous studies generating orthoimage have been carried out. Traditional methods require exterior orientation parameters of aerial images and precise 3D object modeling data and DTM (Digital Terrain Model) to detect and recover occlusion areas. Furthermore, it is challenging task to automate the complicated process. In this paper, we proposed a new concept of true orthoimage generation using DL (Deep Learning). DL is rapidly used in wide range of fields. In particular, GAN (Generative Adversarial Network) is one of the DL models for various tasks in imaging processing and computer vision. The generator tries to produce results similar to the real images, while discriminator judges fake and real images until the results are satisfied. Such mutually adversarial mechanism improves quality of the results. Experiments were performed using GAN-based Pix2Pix model by utilizing IR (Infrared) orthoimages, intensity from LiDAR data provided by the German Society for Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation (DGPF) through the ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing). Two approaches were implemented: (1) One-step training with intensity data and high resolution orthoimages, (2) Recursive training with intensity data and color-coded low resolution intensity images for progressive enhancement of the results. Two methods provided similar quality based on FID (Fréchet Inception Distance) measures. However, if quality of the input data is close to the target image, better results could be obtained by increasing epoch. This paper is an early experimental study for feasibility of DL-based true orthoimage generation and further improvement would be necessary.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.6
no.4
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pp.789-795
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2020
Many deaths have been reported due to the worldwide pandemic of COVID-19. In order to prevent the further spread of COVID-19, it is necessary to quickly and accurately read images of suspected patients and take appropriate measures. To this end, this paper introduces a deep learning-based COVID-19 chest X-ray reading technique that can assist in image reading by providing medical staff whether a patient is infected. First of all, in order to learn the reading model, a sufficient dataset must be secured, but the currently provided COVID-19 open dataset does not have enough image data to ensure the accuracy of learning. Therefore, we solved the image data number imbalance problem that degrades AI learning performance by using a Stacked Generative Adversarial Network(StackGAN++). Next, the DenseNet-based classification model was trained using the augmented data set to develop the reading model. This classification model is a model for binary classification of normal chest X-ray and COVID-19 chest X-ray, and the performance of the model was evaluated using part of the actual image data as test data. Finally, the reliability of the model was secured by presenting the basis for judging the presence or absence of disease in the input image using Grad-CAM, one of the explainable artificial intelligence called XAI.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.15
no.5
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pp.380-386
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2022
This paper proposes a method for structuring the preprocessing process of a training image when color is applied using Pix2Pix, one of the adversarial generative neural network techniques. This paper concentrate on the prediction result can be damaged according to the degree of light reflection of the training image. Therefore, image preprocesisng and parameters for model optimization were configured before model application. In order to increase the image resolution of training and prediction results, it is necessary to modify the of the model so this part is designed to be tuned with parameters. In addition, in this paper, the logic that processes only the part where the prediction result is damaged by light reflection is configured together, and the pre-processing logic that does not distort the prediction result is also configured.Therefore, in order to improve the usability, the accuracy was improved through experiments on the part that applies the light reflection tuning filter to the training image of the Pix2Pix model and the parameter configuration.
We acquire seismic data with regularly or irregularly missing traces, due to economic, environmental, and mechanical problems. Since these missing data adversely affect the results of seismic data processing and analysis, we need to reconstruct the missing data before subsequent processing. However, there are economic and temporal burdens to conducting further exploration and reconstructing missing parts. Many researchers have been studying interpolation methods to accurately reconstruct missing data. Recently, various machine learning technologies such as support vector regression, autoencoder, U-Net, ResNet, and generative adversarial network (GAN) have been applied in seismic data interpolation. In this study, by reviewing these studies, we found that not only neural network models, but also support vector regression models that have relatively simple structures can interpolate missing parts of seismic data effectively. We expect that future research can improve the interpolation performance of these machine learning models by using open-source field data, data augmentation, transfer learning, and regularization based on conventional interpolation technologies.
This study was carried out to generate various images of railroad surfaces with random defects as training data to be better at the detection of defects. Defects on the surface of railroads are caused by various factors such as friction between track binding devices and adjacent tracks and can cause accidents such as broken rails, so railroad maintenance for defects is necessary. Therefore, various researches on defect detection and inspection using image processing or machine learning on railway surface images have been conducted to automate railroad inspection and to reduce railroad maintenance costs. In general, the performance of the image processing analysis method and machine learning technology is affected by the quantity and quality of data. For this reason, some researches require specific devices or vehicles to acquire images of the track surface at regular intervals to obtain a database of various railway surface images. On the contrary, in this study, in order to reduce and improve the operating cost of image acquisition, we constructed the 'Defective Railroad Surface Regeneration Model' by applying the methods presented in the related studies of the Generative Adversarial Network (GAN). Thus, we aimed to detect defects on railroad surface even without a dedicated database. This constructed model is designed to learn to generate the railroad surface combining the different railroad surface textures and the original surface, considering the ground truth of the railroad defects. The generated images of the railroad surface were used as training data in defect detection network, which is based on Fully Convolutional Network (FCN). To validate its performance, we clustered and divided the railroad data into three subsets, one subset as original railroad texture images and the remaining two subsets as another railroad surface texture images. In the first experiment, we used only original texture images for training sets in the defect detection model. And in the second experiment, we trained the generated images that were generated by combining the original images with a few railroad textures of the other images. Each defect detection model was evaluated in terms of 'intersection of union(IoU)' and F1-score measures with ground truths. As a result, the scores increased by about 10~15% when the generated images were used, compared to the case that only the original images were used. This proves that it is possible to detect defects by using the existing data and a few different texture images, even for the railroad surface images in which dedicated training database is not constructed.
Recently, diverse devices using different wireless technologies are gradually increasing in the IoT environment. In particular, it is essential to design an efficient feature extraction approach and detect the exact types of radio signals in order to accurately identify various radio signal modulation techniques. However, it is difficult to gather labeled wireless signal in a real environment due to the complexity of the process. In addition, various learning techniques based on deep learning have been proposed for wireless signal classification. In the case of deep learning, if the training dataset is not enough, it frequently meets the overfitting problem, which causes performance degradation of wireless signal classification techniques using deep learning models. In this paper, we propose a generative adversarial network(GAN) based on data augmentation techniques to improve classification performance when various wireless signals exist. When there are various types of wireless signals to be classified, if the amount of data representing a specific radio signal is small or unbalanced, the proposed solution is used to increase the amount of data related to the required wireless signal. In order to verify the validity of the proposed data augmentation algorithm, we generated the additional data for the specific wireless signal and implemented a CNN and LSTM-based wireless signal classifier based on the result of balancing. The experimental results show that the classification accuracy of the proposed solution is higher than when the data is unbalanced.
Super-resolution is a technique used to reconstruct an image with low-resolution into that of high-resolution. Recently, deep-learning based super resolution has become the mainstream, and applications of these methods are widely used in the remote sensing field. In this paper, we propose a super-resolution method based on the deep back-projection network model to improve the satellite image resolution by the factor of four. In the process, we customized the loss function with the edge loss to result in a more detailed feature of the boundary of each object and to improve the stability of the model training using generative adversarial network based on Wasserstein distance loss. Also, we have applied the detail preserving image down-scaling method to enhance the naturalness of the training output. Finally, by including the modified-residual learning with a panchromatic feature in the final step of the training process. Our proposed method is able to reconstruct fine features and high frequency information. Comparing the results of our method with that of the others, we propose that the super-resolution method improves the sharpness and the clarity of WorldView-3 and KOMPSAT-2 images.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.15
no.5
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pp.360-366
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2022
This paper presents a AI model structure for restoring Korean traditional palace photographs, which remain only black-and-white photographs, to color photographs using Pix2Pix, one of the adversarial generative neural network techniques. Pix2Pix consists of a combination of a synthetic image generator model and a discriminator model that determines whether a synthetic image is real or fake. This paper deals with an artificial intelligence model by adjusting a receptive field of the discriminator, and analyzes the results by considering the characteristics of the ancient palace photograph. The receptive field of Pix2Pix, which is used to restore black-and-white photographs, was commonly used in a fixed size, but a fixed size of receptive field is not suitable for a photograph which consisting with various change in an image. This paper observed the result of changing the size of the existing fixed a receptive field to identify the proper size of the discriminator that could reflect the characteristics of ancient palaces. In this experiment, the receptive field of the discriminator was adjusted based on the prepared ancient palace photos. This paper measure a loss of the model according to the change in a receptive field of the discriminator and check the results of restored photos using a well trained AI model from experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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