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J-GLOBAL ID：202202258072682941   整理番号：22A0482672

合成開口レーダ画像からの船舶検出のためのハイパーパラメータ構成学習【JST・京大機械翻訳】

Hyperparameter Configuration Learning for Ship Detection From Synthetic Aperture Radar Images

著者 (5件)： Xu Nuo (National Laboratory of Pattern Recognition (NLPR), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences and School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Huo Chunlei (National Laboratory of Pattern Recognition (NLPR), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences and School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Zhang Xin (National Laboratory of Pattern Recognition (NLPR), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences and School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Cao Yong (National Laboratory of Pattern Recognition (NLPR), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences and School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Pan Chunhong (National Laboratory of Pattern Recognition (NLPR), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences and School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.4502805.1-5  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： 合成開口レーダ(SAR)画像からの船舶の検出は,そのイメージング機構に本質的である。深層学習の開発により,高度学習ベース技法を光学画像からSAR画像に移動させた。しかし,光学画像に関する発見的戦略によって定義されたデフォルトハイパーパラメータ(例えば,学習速度,アンカーボックスのサイズ)は,SARデータセットに対して最適であるかもしれない。さらに,SAR画像における低品質イメージングは,ハイパーパラメータの携帯性をさらに減らした。この問題を解決するため,強化学習とハイパーバンド(RLH)と名付けた新しい最適化法を提案し,深層強化学習(DRL)によりハイパーパラメータ構成を動的に学習し,ニューラルネットワークを採用して,異なる構成間の関係を捉え,性能をさらに改善する新しい構成を予測した。ハイパーパラメータ構成は,様々なSAR画像データセットを収容するために自動的に学習することができ,2つのSAR画像データセットに関する実験は,提案した方法の有効性と利点を実証した。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： 最適化 ,  *学習 ,  *船舶 ,  ニューラルネットワーク ,  画像処理 ,  光学画像 ,  携帯型 ,  有効性 ,  *合成開口レーダ ,  強化学習
準シソーラス用語： 学習速度 ,  SAR画像 ,  *ハイパーパラメータ ,  深層学習 ,  深層強化学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 合成開口レーダ画像 ,  船舶 ,  ハイパーパラメータ ,  学習