SAR画像における航空機検出のための注意特徴精密化とアラインメントネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Zhao Yan; Zhao Lingjun; Liu Zhong; Hu Dewen; Kuang Gangyao; Liu Li

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206203883104 整理番号：22P0276284

SAR画像における航空機検出のための注意特徴精密化とアラインメントネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Attentional Feature Refinement and Alignment Network for Aircraft Detection in SAR Imagery

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (6件)： , , , , ,
資料名：
発行年： 2022年01月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月18日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

合成開口レーダ(SAR)画像における航空機検出は,航空機の極めて離散的な外観,明らかなクラス内変動,小さなサイズ,および重大なバックグラウンドの干渉のために,SAR自動ターゲット認識(SAR ATR)領域における挑戦的なタスクである。本論文では,単一ショット検出器,すなわち注意特性精密化とアラインメントネットワーク(AFRAN)を,競合精度と速度を持つSAR画像の航空機検出用に提案した。特に,注意特徴融合モジュール(AFFM),変形可能側方接続モジュール(DLCM),およびアンカー誘導検出モジュール(ADM)を含む3つの重要成分を,航空機の有益な特性を洗練し,整列させるため,著者らの方法で注意深く設計した。より少ない干渉を有する航空機の特性を表現するために,航空機の低レベルテクスチャおよび高レベル意味特徴を,完全にAFFMで融合して,洗練した。航空機の離散バックスキャッティングポイントと畳込みサンプリングスポットの間のアラインメントは,DLCMにおいて促進した。最終的に,航空機の位置は,精密アンカーによって修正した整列特徴に基づいてADMで正確に予測される。提案手法の性能を評価するために,自己組織化SAR航空機スライスデータセットと大規模シーンSAR画像を収集した。詳細な分析による広範な定量的および定性的実験は,3つの提案した成分の有効性を説明した。さらに,最上位検出精度と競合速度を,他の領域特異的,例えばDAPN,PADN,および一般的CNNベース法,例えばFPN,カスケードR-CNN,SSD,RefinDetおよびRPDetと比較して,著者らの方法によって達成した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , ,
, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 図形・画像処理一般 , レーダ

, , , ,

前のページに戻る