論文の概要: Pose Discrepancy Spatial Transformer Based Feature Disentangling for Partial Aspect Angles SAR Target Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04329v1
• Date: Sun, 7 Mar 2021 11:47:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-10 01:12:39.881839
• Title: Pose Discrepancy Spatial Transformer Based Feature Disentangling for Partial Aspect Angles SAR Target Recognition
• Title（参考訳）: 部分アスペクト角SARターゲット認識のためのPose Disrepancy Spatial Transformer
• Authors: Zaidao Wen, Jiaxiang Liu, Zhunga Liu, Quan Pan
• Abstract要約: 本文は、合成開口レーダ(SAR)自動目標認識(ATR)のための新しいフレームワークであるDistSTNを提示する。 従来のSAR ATRアルゴリズムとは対照的に、DistSTNは非協調ターゲットのより困難な実用シナリオを検討している。 エンコーダデコーダ機構を用いて効率的な特徴抽出と認識を可能にする償却推論方式を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.552273102567048
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This letter presents a novel framework termed DistSTN for the task of synthetic aperture radar (SAR) automatic target recognition (ATR). In contrast to the conventional SAR ATR algorithms, DistSTN considers a more challenging practical scenario for non-cooperative targets whose aspect angles for training are incomplete and limited in a partial range while those of testing samples are unlimited. To address this issue, instead of learning the pose invariant features, DistSTN newly involves an elaborated feature disentangling model to separate the learned pose factors of a SAR target from the identity ones so that they can independently control the representation process of the target image. To disentangle the explainable pose factors, we develop a pose discrepancy spatial transformer module in DistSTN to characterize the intrinsic transformation between the factors of two different targets with an explicit geometric model. Furthermore, DistSTN develops an amortized inference scheme that enables efficient feature extraction and recognition using an encoder-decoder mechanism. Experimental results with the moving and stationary target acquisition and recognition (MSTAR) benchmark demonstrate the effectiveness of our proposed approach. Compared with the other ATR algorithms, DistSTN can achieve higher recognition accuracy.
• Abstract（参考訳）: 本文は,合成開口レーダ(SAR)自動目標認識(ATR)タスクのための新しいフレームワークであるDistSTNを提示する。 従来のSAR ATRアルゴリズムとは対照的に、DistSTNは、トレーニングのアスペクト角が不完全で部分的な範囲に制限されている非協力的ターゲットに対して、テストサンプルの角度が無制限であるより困難な実用シナリオを検討している。 この問題に対処するため、ポーズ不変の特徴を学習する代わりに、DistSTNは、SARターゲットの学習したポーズファクタとアイデンティティファクタを分離し、ターゲットイメージの表現プロセスを独立して制御できるように、精巧な機能分離モデルを含む。 説明可能なポーズ因子を分離するために、DistSTNのポーズ不一致空間トランスフォーマーモジュールを開発し、2つの異なるターゲットの因子間の固有の変換を明示的な幾何学的モデルで特徴付ける。 さらに、DistSTNは、エンコーダ・デコーダ機構を用いて効率的な特徴抽出と認識を可能にする、償却推論方式を開発した。 移動目標獲得・認識(MSTAR)ベンチマークによる実験結果から,提案手法の有効性が示された。 他のatrアルゴリズムと比較して、diststnは高い認識精度を達成できる。

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