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J-GLOBAL ID：202202216177715341   整理番号：22A0457078

リモートセンシング物体検出のための二重特徴アラインメントによる単一ステージ検出器【JST・京大機械翻訳】

Single-Stage Detector With Dual Feature Alignment for Remote Sensing Object Detection

著者 (4件)： Li Yufeng (College of Electronic Information Engineering, Shenyang Aerospace University, Shenyang, China) ,  Kong Caihua (College of Electronic Information Engineering, Shenyang Aerospace University, Shenyang, China) ,  Dai Longgang (College of Electronic Information Engineering, Shenyang Aerospace University, Shenyang, China) ,  Chen Xiang (College of Electronic Information Engineering, Shenyang Aerospace University, Shenyang, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.6503605.1-5  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： リモートセンシング分野における基本的ビジョンベースタスクとして,物体検出は著しい進歩を達成した。しかし,リモートセンシング物体検出は,高密度分布,大きなアスペクト比,および任意の方位のため,まだ緊急の課題である。この問題に取り組むために,2つの主成分:回転特性選択(RFS)モジュールと回転特徴配列(RFA)モジュールから成るエンドツーエンド二重アラインメント単段回転検出器(DA-Net)を開発した。特に,RFSモジュールは,画像レベルに関する特徴アラインメントの最初の段階を達成する,受容野を調整する能力によって,ニューロンを出力することができた。さらに,RFAモジュールを用いて,その対応アンカーのサイズ,形状,および方向に基づく特徴を適応的に調整し,インスタンスレベル特徴アラインメントの第二段階を実現した。大規模な実験は,著者らのDA-Netが2つのベンチマークデータセットに関していくつかの最先端のアルゴリズムに対してリモートセンシング検出性能を著しく改良できることを示した。Copyright 2022 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： *アラインメント ,  アルゴリズム ,  ニューロン ,  アスペクト比 ,  *リモートセンシング ,  エンドツーエンド方式 ,  検出器 ,  ベンチマーク ,  密度分布
準シソーラス用語： *物体検出 ,  受容野 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： リモートセンシング ,  物体検出 ,  アラインメント ,  ステージ ,  検出器