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J-GLOBAL ID：202202277466634969   整理番号：22A0980781

深層学習に基づくターゲット検出に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Target Detection Based on Deep Learning

著者 (4件)： Liao Pengjun (Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Xu Jinxiang (Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Guo Shangkun (Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Qu Jingkun (Beijing Institute of Technology, Beijing, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 861  ページ： 820-829  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現代の戦争では,環境は複雑で変わりやすいので,ターゲットを自動かつ効果的に検出して攻撃する方法は非常に重要である。本論文において,複雑な環境の下の目標の特性の分析を通して,6つの目標,航空機,橋,車両,船舶,潜水艦およびタンクを,検出される対象として選択し,そして,それらの多数の対応する画像を,インターネットを介して収集し,そして,PASCAL VOCのデータセットフォーマットに対して,収集した6種類の目標画像を,手動で注釈して,データセットを組み立てた。次に,6種類のターゲットを検出するのに使用される対応する検出モデルを構築した。以前に構築したデータセットに基づいて,検出モデルを訓練し,そのアンカを適切に修正することによって改善した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *検出 ,  航空機 ,  船舶 ,  潜水艦 ,  ニューラルネットワーク ,  貯槽 ,  PASCAL ,  インターネット ,  *機械学習
準シソーラス用語： ターゲット検出 ,  *深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ターゲット検出 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  深層学習

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層学習 ,  ターゲット検出 ,  研究