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J-GLOBAL ID：202202235344225506   整理番号：22A0202740

CANet:リモートセンシング画像におけるオブジェクト検出のための中心性を意識したネットワーク【JST・京大機械翻訳】

CANet: Centerness-Aware Network for Object Detection in Remote Sensing Images

著者 (5件)： Shi Lukui (School of Artificial Intelligence, Hebei University of Technology, Tianjin, China) ,  Kuang Linyi (School of Artificial Intelligence, Hebei University of Technology, Tianjin, China) ,  Xu Xia (College of Computer Science, Nankai University, Tianjin, China) ,  Pan Bin (School of Statistics and Data Science, Nankai University, Tianjin, China) ,  Shi Zhenwei (Image Processing Center, School of Astronautics, Beihang University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.5603613.1-13  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  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： 最近,特徴ピラミッドはリモートセンシング検出器で広く利用され,リモートセンシング画像におけるオブジェクトのスケール変動から生じる問題を大幅に軽減する。しかし,特徴ピラミッドを持つこれらの物体検出器は,リモートセンシング画像の物体が通常対称形状を維持するという不十分な考慮を与える。この問題に取り組むために,著者らは,遠隔観測画像における物体の対称形を捕えることができる中心度-ハードウェアネットワーク(CANet)と呼ばれるアンカーフリーベースの検出器を提案した。CANetのカーネル構造は,3つの成分を含む新しい中心度-ハードウェアモデル(CAM)である:マルチスケール中心記述(MSCD),中心検出ヘッド(CDH),および特徴選択モジュール(FSM)。対称物体がそれらの中心領域周辺の剛体外観を維持することを考慮して,3つの成分を特徴ピラミッドに統合し,中心領域周辺の特徴を抽出し利用した。より正確に,MSCDは特徴ピラミッドに埋め込まれ,注意機構を通して現在の物体の中心を強調する。MSCDによって誘導して,CDHは画素予測によって対象物の中心を正確に捕えることができた。さらに,FSMはCDHに接続され,CDHがピラミッド特徴から最適特徴レベルを適応的に選択する。選択した特徴レベルは,中心領域周辺の最良の意味情報を記述でき,ネットワークがリモートセンシング対象の対称形状に次第に適合するのを助ける。そのうえ,著者らはまた,エンドツーエンド方法でCAMを効果的に訓練するためにハイブリッド損失関数を設計した。実験は,著者らのネットワークがいくつかの最先端の検出ネットワークと競合することを示した。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： 剛体 ,  対称性 ,  損失関数 ,  *ネットワーク ,  画素 ,  特徴選択 ,  *リモートセンシング ,  エンドツーエンド方式 ,  検出器 ,  角錐
準シソーラス用語： マルチスケール ,  意味情報 ,  *物体検出 ,  ハードウェアモデル ,  *リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： リモートセンシング画像 ,  オブジェクト検出 ,  意識