| 1. Identificação | ||||
| Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) | |||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||
| Site | mtc-m21c.sid.inpe.br (namespace prefix: upn:3Q3U5H8) | |||
| Identificador | 8JMKD3MGP3W34R/43BQPUB | |||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/10.02.16.45 (acesso restrito) | |||
| Última Atualização | 2020:10.02.16.45.40 (UTC) simone | |||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/10.02.16.45.40 | |||
| Última Atualização dos Metadados | 2024:01.23.16.15.38 (UTC) simone | |||
| DOI | 10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2020-1635-2020 | |||
| ISSN | 1682-1750 | |||
| Chave de Citação | SotoCFHONAH:2020:DoAdCy | |||
| Título | Domain adaptation with cyclegan for change detection in the amazon forest  | |||
| Ano | 2020 | |||
| Mês | Aug. | |||
| Data de Acesso | 10 out. 2026 | |||
| Tipo de Trabalho | conference paper | |||
| Tipo Secundário | PRE PI | |||
| Número de Arquivos | 1 | |||
| Tamanho | 6130 KiB | |||
| 2. Contextualização | ||||
| Autor | 1 Soto, P. J. 2 Costa, G. A. O. P. 3 Feitosa, R. Q. 4 Happ, P. N. 5 Ortega, M. X. 6 Noa, J. 7 Almeida, Cláudio Aparecido de 8 Heipke, C. | |||
| Grupo | 1 2 3 4 5 6 7 COAMZ-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR | |||
| Afiliação | 1 Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio) 2 Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) 3 Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio) 4 Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio) 5 Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio) 6 Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio) 7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 8 Leibniz Universitat Hannover | |||
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 psoto@ele.puc-rio.br 2 gilson.costa@ime.uerj.br 3 raul@ele.puc-rio.br 4 patrick@ele.puc-rio.br 5 mortega@ele.puc-rio.br 6 jnoat92@ele.puc-rio.br 7 claudio.almeida@inpe.br 8 heipke@ipi.uni-hannover.de | |||
| Revista | International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences | |||
| Volume | 43 | |||
| Número | B3 | |||
| Páginas | 1635-1643 | |||
| Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2017/11.22.19.04 upn:3Q3U5H8 | |||
| Histórico (UTC) | 2020-10-02 16:46:28 :: simone -> administrator :: 2020 2022-01-04 01:35:27 :: administrator -> simone :: 2020 | |||
| 3. Conteúdo e estrutura | ||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | |||
| Estágio do Conteúdo | concluido | |||
| Transferível | 1 | |||
| Tipo do Conteúdo | External Contribution | |||
| Tipo de Versão | publisher | |||
| Palavras-Chave | Remote Sensing Change Detection Domain Adaptation Cycle-Consistent Generative Adversarial Networks | |||
| Resumo | Deep learning classification models require large amounts of labeled training data to perform properly, but the production of reference data for most Earth observation applications is a labor intensive, costly process. In that sense, transfer learning is an option to mitigate the demand for labeled data. In many remote sensing applications, however, the accuracy of a deep learning-based classification model trained with a specific dataset drops significantly when it is tested on a different dataset, even after fine-tuning. In general, this behavior can be credited to the domain shift phenomenon. In remote sensing applications, domain shift can be associated with changes in the environmental conditions during the acquisition of new data, variations of objects appearances, geographical variability and different sensor properties, among other aspects. In recent years, deep learning-based domain adaptation techniques have been used to alleviate the domain shift problem. Recent improvements in domain adaptation technology rely on techniques based on Generative Adversarial Networks (GANs), such as the Cycle-Consistent Generative Adversarial Network (CycleGAN), which adapts images across different domains by learning nonlinear mapping functions between the domains. In this work, we exploit the CycleGAN approach for domain adaptation in a particular change detection application, namely, deforestation detection in the Amazon forest. Experimental results indicate th. | |||
| Área | SRE | |||
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > COAMZ > Domain adaptation with... | |||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos | |||
| Conteúdo da Pasta agreement |
| |||
| 4. Condições de acesso e uso | ||||
| Idioma | en | |||
| Arquivo Alvo | soto_domain.pdf | |||
| Grupo de Usuários | simone | |||
| Grupo de Leitores | administrator simone | |||
| Visibilidade | shown | |||
| Permissão de Leitura | deny from all and allow from 150.163 | |||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||
| 5. Fontes relacionadas | ||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3ETL435 | |||
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.29.19.53 - 102 | |||
| Divulgação | WEBSCI; PORTALCAPES; COMPENDEX. | |||
| 6. Notas | ||||
| Notas | Prêmio CAPES Elsevier 2023 - ODS 15: Vida terrestre | |||
| Campos Vazios | alternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url | |||
| 7. Controle da descrição | ||||
| e-Mail (login) | simone | |||
| atualizar | ||||