Fugu-MT 論文翻訳(概要): Visualization of Deep Transfer Learning In SAR Imagery

論文の概要: Visualization of Deep Transfer Learning In SAR Imagery

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.11061v1
Date: Sat, 20 Mar 2021 00:16:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-23 14:36:26.780527
Title: Visualization of Deep Transfer Learning In SAR Imagery
Title（参考訳）: SAR画像における深部伝達学習の可視化
Authors: Abu Md Niamul Taufique, Navya Nagananda, Andreas Savakis
Abstract要約: eo shipデータセットでトレーニングされたネットワークの深い機能を活用するために、転送学習を検討する。クラスアクティベーションマップの形でネットワークアクティベーションを調べることで、ディープネットワークが新しいモダリティをどのように解釈するかを知ることができます。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery has diverse applications in land and marine surveillance. Unlike electro-optical (EO) systems, these systems are not affected by weather conditions and can be used in the day and night times. With the growing importance of SAR imagery, it would be desirable if models trained on widely available EO datasets can also be used for SAR images. In this work, we consider transfer learning to leverage deep features from a network trained on an EO ships dataset and generate predictions on SAR imagery. Furthermore, by exploring the network activations in the form of class-activation maps (CAMs), we visualize the transfer learning process to SAR imagery and gain insight on how a deep network interprets a new modality.
Abstract（参考訳）: SAR(Synthetic Aperture Radar)画像は、陸上および海洋監視に様々な応用がある。電気光学(EO)システムとは異なり、これらのシステムは天候の影響を受けず、昼夜でも使用できる。 SARイメージの重要性が高まる中で、広く利用可能なEOデータセットでトレーニングされたモデルもSARイメージに使用できることが望ましい。本研究では,EO船のデータセットに基づいてトレーニングされたネットワークから,SAR画像上での予測を生成するための転送学習を検討する。さらに,クラスアクティベーションマップ(CAM)の形でネットワークアクティベーションを探索することにより,SAR画像への転送学習プロセスを可視化し,深層ネットワークが新しいモダリティをどのように解釈するかの洞察を得る。

関連論文リスト

Electrooptical Image Synthesis from SAR Imagery Using Generative Adversarial Networks [0.0]
本研究は,SAR画像とEO画像のギャップを埋めることでリモートセンシングの分野に寄与する。その結果,解釈可能性が大きく向上し,EO画像に精通したアナリストがSARデータにアクセスしやすくなった。本研究は,SAR画像とEO画像のギャップを埋めることでリモートセンシングの分野に寄与し,データ解釈を向上するための新しいツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-07T14:31:46Z)
Towards SAR Automatic Target Recognition MultiCategory SAR Image Classification Based on Light Weight Vision Transformer [11.983317593939688]
本稿では,SAR画像の分類に軽量な視覚変換器モデルを適用しようとする。構造全体がオープンアクセスされたSARデータセットによって検証された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-18T11:24:52Z)
StreakNet-Arch: An Anti-scattering Network-based Architecture for Underwater Carrier LiDAR-Radar Imaging [48.30281861646519]
本稿では,水中キャリアLiDAR-Radar(UCLR)イメージングシステム用に設計された新しい信号処理アーキテクチャであるStreakNet-Archを紹介する。 StreakNet-Archは、信号処理をリアルタイムなエンドツーエンドのバイナリ分類タスクとして定式化する。本稿では,ストリークチューブカメライメージを注目ネットワークに埋め込み,学習帯域通過フィルタとして効果的に機能する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-14T06:19:46Z)
Land Use Prediction using Electro-Optical to SAR Few-Shot Transfer Learning [16.71560262537924]
深層学習法は、電気光学(EO)や合成開口レーダ(SAR)画像などの異なる衛星モードの分析を容易にする。ニューラルネットワーク埋め込みの分布アライメントは,スライスされたワッサーシュタイン距離(SWD)損失を用いて,強力な伝達学習モデルを生成することができることを示す。数ショットのローカル気候ゾーン(LCZ)予測への応用として、これらのネットワークは、多数のクラスを持つデータセット上で、複数の共通ベースラインより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-04T22:41:25Z)
Remote Sensing Image Classification using Transfer Learning and Attention Based Deep Neural Network [59.86658316440461]
本稿では、転送学習技術とマルチヘッドアテンションスキームを活用した、深層学習に基づくRSISCフレームワークを提案する。提案したディープラーニングフレームワークは、ベンチマークNWPU-RESISC45データセットに基づいて評価され、最高の分類精度94.7%を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-20T10:05:38Z)
xView3-SAR: Detecting Dark Fishing Activity Using Synthetic Aperture Radar Imagery [52.67592123500567]
世界の漁業は海洋資源や生態系に大きな脅威をもたらす。夜間または夜間、全天候下で暗黒船の自動検出が可能となった。 xView3-SARは、Sentinel-1ミッションから得られた1000近い分析可能なSAR画像で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-02T06:53:45Z)
An Empirical Study of Remote Sensing Pretraining [117.90699699469639]
本研究では,空中画像におけるリモートセンシング事前訓練(RSP)の実証的研究を行った。 RSPは、シーン認識タスクで特有のパフォーマンスを提供するのに役立つ。 RSPは、従来のイメージネットがRS画像に事前学習する際のデータ格差を緩和するが、それでもタスクの相違に悩まされる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-06T13:38:11Z)
Transformer-based SAR Image Despeckling [53.99620005035804]
本稿では,SAR画像復号化のためのトランスフォーマーネットワークを提案する。提案する非特定ネットワークは、トランスフォーマーベースのエンコーダにより、異なる画像領域間のグローバルな依存関係を学習することができる。実験により,提案手法は従来型および畳み込み型ニューラルネットワークに基づく解法よりも大幅に改善されていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-23T20:09:01Z)
Is Deep Image Prior in Need of a Good Education? [57.3399060347311]
画像再構成に有効な先行画像として, 奥行き画像が導入された。その印象的な再建性にもかかわらず、学習技術や伝統的な再建技術と比べてアプローチは遅い。計算課題に対処する2段階の学習パラダイムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-23T15:08:26Z)
Homography augumented momentum constrastive learning for SAR image retrieval [3.9743795764085545]
本稿では, ホログラフィ変換を用いた画像検索手法を提案する。また,ラベル付け手順を必要としないコントラスト学習によって誘導されるDNNのトレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-21T17:27:07Z)
RDAnet: A Deep Learning Based Approach for Synthetic Aperture Radar Image Formation [0.0]
我々は、画像形成と画像処理の両方を行うディープニューラルネットワークを訓練し、SAR処理パイプラインを統合する。その結果,従来のアルゴリズムと同等の画質のSAR画像を精度良く出力できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-22T18:44:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。