論文の概要: Deep Learning Meets SAR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.10027v2
• Date: Tue, 5 Jan 2021 12:25:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-19 20:26:30.109430
• Title: Deep Learning Meets SAR
• Title（参考訳）: ディープラーニングがSARと出会う
• Authors: Xiao Xiang Zhu, Sina Montazeri, Mohsin Ali, Yuansheng Hua, Yuanyuan Wang, Lichao Mou, Yilei Shi, Feng Xu, Richard Bamler
• Abstract要約: リモートセンシングにおける深層学習は国際的な誇大広告となっているが、主に光学データの評価に限られている。 深層学習はSAR(Synthetic Aperture Radar)データ処理で導入されているが、最初の試みが成功したにもかかわらず、その大きな可能性はまだロックされていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.996959802587998
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning in remote sensing has become an international hype, but it is mostly limited to the evaluation of optical data. Although deep learning has been introduced in Synthetic Aperture Radar (SAR) data processing, despite successful first attempts, its huge potential remains locked. In this paper, we provide an introduction to the most relevant deep learning models and concepts, point out possible pitfalls by analyzing special characteristics of SAR data, review the state-of-the-art of deep learning applied to SAR in depth, summarize available benchmarks, and recommend some important future research directions. With this effort, we hope to stimulate more research in this interesting yet under-exploited research field and to pave the way for use of deep learning in big SAR data processing workflows.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシングにおける深層学習は国際的な誇大広告となっているが、主に光学データの評価に限られている。 深層学習はSAR(Synthetic Aperture Radar)データ処理で導入されているが、最初の試みが成功したにもかかわらず、その大きな可能性はまだロックされていない。 本稿では、最も関連性の高いディープラーニングモデルと概念を紹介し、SARデータの特殊特性を分析して落とし穴を指摘し、SARに適用されたディープラーニングの現状を詳細に検証し、利用可能なベンチマークを要約し、いくつかの重要な研究方向性を推奨する。 この取り組みにより、興味深いが未熟な研究分野におけるさらなる研究を刺激し、大規模なsarデータ処理ワークフローにおけるディープラーニングの利用方法を広げたいと考えています。

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