論文の概要: External-Memory Networks for Low-Shot Learning of Targets in Forward-Looking-Sonar Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.10504v1
• Date: Thu, 22 Jul 2021 07:50:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-23 19:35:33.525571
• Title: External-Memory Networks for Low-Shot Learning of Targets in Forward-Looking-Sonar Imagery
• Title（参考訳）: 前向きソナー画像におけるターゲットの低ショット学習のための外部記憶ネットワーク
• Authors: Isaac J. Sledge, Christopher D. Toole, Joseph A. Maestri, and Jose C. Principe
• Abstract要約: 本稿では,前向きソナー(FLS)画像におけるリアルタイム・データ効率の高いターゲット分析のためのメモリベースフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、DenseNetにインスパイアされた小さなネットワークを用いて、画像から識別不能な詳細を最初に除去することに依存している。 次に,フィルタ画像から新しいニューラルRAMベースの畳み込みマッチングネットワーク NRMN をカスケードして,低ショット目標認識を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.767175335575386
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a memory-based framework for real-time, data-efficient target analysis in forward-looking-sonar (FLS) imagery. Our framework relies on first removing non-discriminative details from the imagery using a small-scale DenseNet-inspired network. Doing so simplifies ensuing analyses and permits generalizing from few labeled examples. We then cascade the filtered imagery into a novel NeuralRAM-based convolutional matching network, NRMN, for low-shot target recognition. We employ a small-scale FlowNet, LFN to align and register FLS imagery across local temporal scales. LFN enables target label consensus voting across images and generally improves target detection and recognition rates. We evaluate our framework using real-world FLS imagery with multiple broad target classes that have high intra-class variability and rich sub-class structure. We show that few-shot learning, with anywhere from ten to thirty class-specific exemplars, performs similarly to supervised deep networks trained on hundreds of samples per class. Effective zero-shot learning is also possible. High performance is realized from the inductive-transfer properties of NRMNs when distractor elements are removed.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,前向きソナー(FLS)画像におけるリアルタイム・データ効率の高いターゲット分析のためのメモリベースフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、DenseNetにインスパイアされた小さなネットワークを用いて、画像から識別不能な詳細を最初に除去することに依存している。 これにより、続く分析を単純化し、ラベル付き例から一般化することができる。 次に,フィルタ画像から新しいニューラルRAMベースの畳み込みマッチングネットワークであるNEMNにカスケードして,ローショットターゲット認識を行う。 我々は,小規模フローネットlfnを用いて,局所的な時間スケールでfls画像の調整と登録を行う。 LFNは画像間での目標ラベルのコンセンサス投票を可能にし、一般的にターゲットの検出と認識率を改善する。 本研究では,多種多様なクラスを対象とする実世界のFLS画像を用いたフレームワークの評価を行った。 10から30のクラス特化外見を持つ数ショットの学習は、クラス毎に数百のサンプルでトレーニングされた教師付きディープネットワークと同じようなパフォーマンスを示す。 効果的なゼロショット学習も可能である。 NRMNのインダクティブ・トランスファー特性から、イントラクタ素子の除去時に高い性能を実現する。

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