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J-GLOBAL ID：202002214609511033   整理番号：20A1137350

生成型対抗ネットワークに基づく合成開口レーダ船舶データの拡大は,改良単一マルチボックス検出器において広く用いられる。【JST・京大機械翻訳】

Application of SAR Ship Data Augmentation Based on Generative Adversarial Network in Improved SSD

著者 (3件)： Yang Long (火箭軍工程大学核工程学院,陜西西安,710025) ,  Su Juan (火箭軍工程大学核工程学院,陜西西安,710025) ,  Li Xiang (火箭軍工程大学核工程学院,陜西西安,710025)
資料名： Binggong Xuebao  (Binggong Xuebao)
巻： 40  号： 12  ページ： 2488-2496  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2399A  ISSN： 1000-1093  CODEN： BIXUD9  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： 合成開口レーダ(SAR)画像船舶ターゲット検出領域の船舶データ取得のコストが高く、データセットが希少な問題に対して、画素(pix2pix)生成式対抗ネットワーク(GAN)に基づくデータ拡張技術を提案した。pix2pixGANのデータセットを製作し、GANネットワークの訓練とテストを通じて、800枚の新たなSAR船舶サンプルを得て、生成した典型的なサンプルに対して客観的評価を行った。伝統的SAR船舶ターゲット検出アルゴリズムのロバスト性とスペックルノイズの影響の難点に照準を定めて,改良単一マルチボックス検出器(SSD)に基づくSAR船舶検出アルゴリズムを提案して,SSDにInceptionモジュールを加えることによって,マルチターゲットの適応性を強化した。検出器の性能を改善した。pix2pixGANによって生成されたSAR船舶データを,改良SSDに追加して,SAR船舶検出データセットに関して,比較実験を実行した。実験結果は以下を示した。生成したサンプルを元のSSDに加えた後,検出精度は元のSSD検出アルゴリズムより4.3%高かった。改良SSDに生成したサンプルを加えると,検出精度が改良SSDと比較して1.9%増加した。検出器にサンプルを生成することなく,改良SSDアルゴリズムは元のSSD検出アルゴリズムと比較して,検出精度が4.7%向上した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *ネットワーク ,  *船舶 ,  適応性 ,  画素 ,  検出器 ,  データ収集 ,  比較試験 ,  *合成開口レーダ ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 客観評価 ,  検出精度 ,  検出アルゴリズム ,  スペックル雑音 ,  マルチターゲット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (7件)： 成型 ,  合成開口レーダ ,  船舶 ,  拡大 ,  マルチ ,  ボックス ,  検出器