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J-GLOBAL ID：202202278392146840   整理番号：22A0779449

単一SAR画像からの石油タンクの3D検出のための変圧器によるエンドツーエンド法【JST・京大機械翻訳】

End-to-End Method With Transformer for 3-D Detection of Oil Tank From Single SAR Image

著者 (8件)： Ma Chao (Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Zhang Yueting (Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Guo Jiayi (Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Hu Yuxin (Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Geng Xiurui (Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Li Fangfang (Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Lei Bin (Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Ding Chibiao (Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, 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.5217619.1-19  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： 近年,深層学習は合成開口レーダ(SAR)画像オブジェクト検出の分野でうまく適用されてきた。しかし,船舶とタンクターゲットと異なり,SAR画像における油タンクターゲットは,通常,より重なりと離散散乱中心を有する高密度でコンパクトであり,それは,位置および構造パラメータの抽出の困難さを大いに増加させた。既存の方法の大部分は,SAR画像の独特の特性を考慮しないので,SAR画像場に自然画像に適した方法を転送する。したがって,本論文では,単一SAR画像から油タンクターゲットの3D検出に変圧器ネットワークを導入する最初のモデルであるエンドツーエンド変圧器ネットワークに基づく改良モデルを提案した。先験的トークンとして変圧器モデルに入射角を入力した。次に,予測の精度を改良するための支援として用いられる散乱中心に基づく特徴記述演算子(FDO)を提案した。さらに,オイルタンクの3D検出のためのより適切な評価尺度としてシリンダIOUを提案した。最後に,異なる入射角のRADARSAT-2,TerraSAR-X,およびGF-3からのSAR画像を含むSAR画像データセットに関する著者らのモデルを評価した。著者らの実験は,著者らの提案モデルが,ベースラインの60.8%と比較して77.6%のAPを達成して,観測条件の導入,シリンダIOU損失(CI損失),および著者らのモデルにおける散乱中心に基づくFDOの有効性を証明して,オイルタンクの3-D検出に魅力的であることを示した。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： *変圧器 ,  ネットワーク ,  シリンダ ,  船舶 ,  *油タンク ,  *画像 ,  *貯槽 ,  *エンドツーエンド方式 ,  モデル ,  *三次元 ,  *レーダ画像 ,  合成開口レーダ ,  トークン
準シソーラス用語： 物体検出 ,  *SAR画像 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 変圧器  (NB08020Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： SAR画像 ,  石油タンク ,  3D ,  変圧器 ,  エンドツーエンド