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J-GLOBAL ID：201702226609039897   整理番号：17A0393363

畳込みニューラルネットワークに基づくSAR画像目標検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Target Detection Method Based on Convolutional Neural Network for SAR Image

著者 (5件)： Du Lan (National Laboratory of Radar Signal Processing, Xidian University,Collaborative Innovation Center of Information Sensing and Understanding at Xidian University) ,  Liu Bin (National Laboratory of Radar Signal Processing, Xidian University,Collaborative Innovation Center of Information Sensing and Understanding at Xidian University) ,  Wang Yan (National Laboratory of Radar Signal Processing, Xidian University,Collaborative Innovation Center of Information Sensing and Understanding at Xidian University) ,  Liu Hongwei (National Laboratory of Radar Signal Processing, Xidian University,Collaborative Innovation Center of Information Sensing and Understanding at Xidian University) ,  Dai Hui (National Laboratory of Radar Signal Processing, Xidian University,Collaborative Innovation Center of Information Sensing and Understanding at Xidian University)
資料名： Dianzi yu Xinxi Xuebao  (Dianzi yu Xinxi Xuebao)
巻： 38  号： 12  ページ： 3018-3025  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2507A  ISSN： 1009-5896  CODEN： DKXUEC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文は,訓練サンプルが不足しているときに,合成開口レーダ(SAR)画像のための畳込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく目標検出の問題を研究した。既存の完全データセットを用いて,複雑な訓練サンプルを訓練し,そして,トレーニングサンプルの欠陥を検出するためのデータセットを,検出するために,用いた。まず第一に,既存の完全なデータセットを訓練することによって,CNN分類モデルを得て,それは候補領域抽出ネットワークと目標検出ネットワークのパラメータを初期化するために使用した。次に,訓練データセットを完全データセットによって拡張した。最終的に,候補領域抽出モデルと目標検出モデルを,4段階訓練法によって得る。測定データの実験結果は,提案方法がSAR画像検出においてより良い検出効果を得ることができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： セグメンテーション ,  *畳込み ,  合成開口レーダ ,  *ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  *画像
準シソーラス用語： 訓練データ ,  分類モデル ,  *検出アルゴリズム ,  *SAR画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： SAR ,  Target detection ,  Convolutional Neural Network(CNN) ,  Training data augmentation

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  SAR画像 ,  目標 ,  検出アルゴリズム