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J-GLOBAL ID：202102255079541040   整理番号：21A0566691

深層学習に基づくSAR画像のための船舶検出:ベンチマーク【JST・京大機械翻訳】

Ship Detection for SAR Imagery Based on Deep Learning: A Benchmark

著者 (5件)： Mao Yuxing (Space Engineering University,Department of Aerospace Science and Technology,Beijing,China,101416) ,  Li Xiaojiang (Space Engineering University,Department of Aerospace Science and Technology,Beijing,China,101416) ,  Su Hao (University of Electronic Science and Technology of China,School of Information and Communication Engineering,Chengdu,China,611731) ,  Zhou Yue (Shanghai Jiao Tong University,School of Electronic Information and Electrical Engineering,Shanghai,China,201100) ,  Li Jianwei (PLA 92877 Troop,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ITAIC  ページ： 1934-1940  発行年： 2020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： SAR Ship検出データセット(SSDD)は,実験のモデル性能と時間消費の間の良好なトレードオフを達成できるので,研究者によって広く使われてきた。しかし,SSDDに関する最先端の方法に対する性能ベンチマークはまだ不足している。一方では,これは研究者が一般的に主流方法の性能を把握するのを困難にする。一方,深層学習に基づくSAR船舶検出の研究結果は,統一された実験セットアップで水平に比較できない。深層学習に基づくSAR画像における船舶検出の分野におけるこの固体作業の不足を解決するために,本論文は,将来の研究のための概観を提供するために,SSDDに関する最新の検出方法をベンチマークした。Copyright 2021 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： *船舶 ,  検出法 ,  *ベンチマーク
準シソーラス用語： *深層学習 , 【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 (4件)： 深層学習 ,  SAR画像 ,  船舶 ,  ベンチマーク