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J-GLOBAL ID：202202277297232795   整理番号：22A0397822

UAV車両再同定のための単純なカラーアノテーションによる注意マスクベースネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Attention Mask-Based Network With Simple Color Annotation for UAV Vehicle Re-Identification

著者 (4件)： Yao Aihuan (National Key Laboratory of Science and Technology on Automatic Target Recognition, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Huang Mengmeng (National Key Laboratory of Science and Technology on Automatic Target Recognition, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Qi Jiahao (National Key Laboratory of Science and Technology on Automatic Target Recognition, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Zhong Ping (National Key Laboratory of Science and Technology on Automatic Target Recognition, National University of Defense Technology, Changsha, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.8014705.1-5  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： 車両再識別(VeID)は,近年,成長している研究興味を引きつけており,優れた性能は固定交通カメラで示されている。しかし,可変位置および特別な視点の両方を有する無人航空機(UAV)によって撮影された空中画像における車両ReIDはまだ調査されていない。最近の研究は,注意深い注釈によって意味のある局所特徴を抽出する傾向があるが,それは有効だが時間がかかる。識別特徴を抽出して,退屈な注釈作業を避けるために,このレターは,オブジェクト強化とバックグラウンド低減のための簡単なカラーアノテーションを有する注意マスク(AM)ベースのネットワークを開発する。このネットワークは,事前訓練されたカラー分類ネットワークによって得られる深い特徴を完全に利用し,次に,部分アノテーションなしでAMsを達成するために,マッピング関数として主成分分析(PCA)を利用する。さらに,UAVのオーバールックビューに起因するクラス間の大きな類似性の問題を扱うため,重み付き三重項損失(WTL)関数を導入した。損失関数は,ネットワークの同定能力を容易にするために,負対に多く集中する。Rich実験をUAVデータセットと監視データセットの両方で行い,著者らの方法は最近のReID研究と比較して競合性能を達成した。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： カメラ ,  損失関数 ,  *ネットワーク ,  無人機 ,  類似性 ,  主成分分析 ,  *アノテーション
準シソーラス用語： 退屈 ,  空中画像 ,  局所特徴 , 【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)： UAV ,  同定 ,  カラー ,  アノテーション ,  注意