Fugu-MT 論文翻訳(概要): Renet: An improvement method for remote object detection based on Darknet

論文の概要: Renet: An improvement method for remote object detection based on Darknet

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.03729v2
Date: Fri, 29 Oct 2021 16:58:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-11 00:46:43.859049
Title: Renet: An improvement method for remote object detection based on Darknet
Title（参考訳）: Renet: Darknetに基づくリモートオブジェクト検出のための改善手法
Authors: Shengquan Wang, Ang Li
Abstract要約: 私たちは、独自のYOLOv2とDarknet-19ネットワークにいくつかの欠陥を発見しました。ヨロブ3ネットワークの最大プールをグローバルな最大プールに置き換えた。単一の画像の処理速度はGTX1050TI上で0.023秒である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.742722866297509
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recently, when we used this method to identify aircraft targets in remote sensing images, we found that there are some defects in our own YOLOv2 and Darknet-19 network. Characteristic in the images we identified are not very clear,thats why we couldn't get some much more good results. Then we replaced the maxpooling in the yolov3 network as the global maxpooling.Under the same test conditions, we got a higher It achieves the processing speed of a single image is only 0.023 s on a GTX1050TI.
Abstract（参考訳）: 最近,この手法で航空機のターゲットをリモートセンシング画像で識別すると,我々のyolov2とdarknet-19ネットワークにいくつかの欠陥があることが判明した。私たちが特定した画像の特徴はあまりはっきりしないので、それ以上良い結果が得られなかったのです。そして、グローバルmaxpoolingとしてyolov3ネットワークのmaxpoolingを置き換えました。同じテスト条件下では、gtx1050ti上の単一の画像の処理速度はわずか0.023 sになります。

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