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J-GLOBAL ID：202002224381539935   整理番号：20A0376999

人工SAS画像生成のためのレンダリングと生成的敵対ネットワークの結合【JST・京大機械翻訳】

Coupling Rendering and Generative Adversarial Networks for Artificial SAS Image Generation

著者 (6件)： Reed Albert (School of Electrical, Computer & Energy Engineering, Arizona State University,Tempe,AZ,USA) ,  Gerg Isaac D. (School of Electrical Engineering and Computer Science, Pennsylvania State University,State College,PA,USA) ,  McKay John D. (Applied Research Laboratory, Pennsylvania State University,State College,PA,USA) ,  Brown Daniel C. (Graduate Program in Acoustics, Pennsylvania State University,State College,PA,USA) ,  Williamsk David P. (NATO STO Centre for Maritime Research & Experimentation,La Spezia,Italy) ,  Jayasuriya Suren (School of Arts, Media & Engineering, Arizona State University,Tempe,AZ,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： OCEANS  ページ： 1-10  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大規模合成開口ソナー(SAS)データセットに対する需要が増大している。この要求は,自動目標認識(ATR)[1],セグメンテーション[4]と海底の海洋学研究,センサプロトタイプ開発と較正[5]のシミュレーション,運動推定[6]とマイクロナビゲーション[7]のような潜在的に高いレベルのタスクのようなデータ駆動アプリケーションから生じる。残念ながら,SASデータの取得はSASイメージングシステムの費用のかかる展開によりボトルネックされ,データ収集が可能である場合でも,データは関心の対象よりもむしろバレン海底を含むことにより歪められることが多い。このスキューはデータ不均衡問題を導入し,そこでは,データセットが,関心のあるSAS画像チップに対する海底背景の1000~1比として非常に多くなる可能性がある。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データ収集 ,  セグメンテーション ,  *レンダリング ,  *画像合成 ,  *ネットワーク ,  海底 ,  海洋学 ,  応用プログラム ,  ゆがみ ,  動き推定
準シソーラス用語： イメージングシステム ,  データ駆動 ,  自動ターゲット認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工 ,  SAS ,  画像生成 ,  レンダリング ,  敵対