SAD:合成開口レーダ画像における空港検出に向けた大規模データセット【JST・京大機械翻訳】

Wang Daochang; Zhang Fan; Ma Fei; Hu Wei; Tang Yu; Zhou Yongsheng

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208475264155 整理番号：22P0324287

SAD:合成開口レーダ画像における空港検出に向けた大規模データセット【JST・京大機械翻訳】

SAD: A Large-scale Dataset towards Airport Detection in Synthetic Aperture Radar Images

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発行年： 2022年04月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月07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)

空港は軍事と民間のドメインの両方で重要な役割を持つ。合成開口レーダ(SAR)ベースの空港検出は,近年ますます注目を集めている。しかし,SAR撮像とアノテーションプロセスの高コストのため,空港検出のための公的に利用可能なSARデータセットはない。その結果,深層学習法は空港検出タスクにおいて完全には使用されていない。SAR画像における空港検出研究のベンチマークを提供するために,本論文は大規模なSAR空港データセット(SAD)を導入した。実世界アプリケーションの需要を適切に反映するために,Sentinel1Bからの624のSAR画像を含み,異なるスケール,方向および形状を有する104の空気場事例をカバーする。このデータセットに関する多重深層学習手法の実験は,その有効性を証明した。それは最先端の空港領域検出アルゴリズムまたは他の関連タスクを開発する。【JST・京大機械翻訳】

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