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J-GLOBAL ID：202202233660898863   整理番号：22A0397540

資源制限衛星のための空中画像における効率的な検出【JST・京大機械翻訳】

Efficient Detection in Aerial Images for Resource-Limited Satellites

著者 (4件)： Li Leyang (Northeastern University, Shenyang, China) ,  Cao Guixing (Northeastern University, Shenyang, China) ,  Liu Jun (Northeastern University, Shenyang, China) ,  Tong Yu (Northeastern University, Shenyang, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.6001605.1-5  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： 空中画像におけるオブジェクト検出は,オブジェクトの複雑な背景と様々な方向のため,挑戦的なタスクである。現在,多くの検出器は,mAPスコアの改善において著しい進歩を遂げたが,効率およびモデルサイズの改善を達成しなかった。本レターでは,資源制限衛星ネットワーク,即ち,簡単な畳み込みニューラルネットワーク(単純CNN)のための検出器を提案し,これは小さなサンプルデータを用いた実際のアプリケーションシナリオに直接適用することができる。特に,新しいサンプル16層ネットワークを考案し,モデルサイズを低減した。一方,10クラスの新しいアンカを計算し,精度を改善するために水平境界ボックス検出のための変化-IOU損失(CI-Loss)関数を注意深く設計した。2つのリモートセンシング公開データセット(NWPU VHR-10とDIORの一部)に関する大規模な実験は,著者らの検出器の効率のために良い性能を示した。特に,著者らの単純なCNNは,90Mのパラメータと72msの試験速度によって,NWPU VHR-10試験-devデータセットに関して68.9mAPを達成して,それはまた,DIORの一部に関して良い性能を持った。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： *ネットワーク ,  リモートセンシング ,  応用プログラム ,  検出器
準シソーラス用語： 物体検出 ,  *空中画像 ,  衛星ネットワーク ,  畳込みニューラルネットワーク , 【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 (3件)： 資源制限 ,  衛星 ,  空中画像