論文の概要: SaRNet: A Dataset for Deep Learning Assisted Search and Rescue with Satellite Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.12469v2
• Date: Wed, 28 Jul 2021 16:54:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-29 11:54:50.612073
• Title: SaRNet: A Dataset for Deep Learning Assisted Search and Rescue with Satellite Imagery
• Title（参考訳）: SaRNet:衛星画像を用いた深層学習支援検索と救助のためのデータセット
• Authors: Michael Thoreau, Frazer Wilson
• Abstract要約: 深層学習支援サーチ・レスキュー(SaR)のための新しいリモートセンシングオブジェクト検出データセットを提案する。 このデータセットは、ライブのSaR応答の一部として潜在的ターゲットとして特定された小さなオブジェクトのみを含む。 また,深層学習支援のSaR設定に用いるために特別に設計された新しい物体検出指標を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Access to high resolution satellite imagery has dramatically increased in recent years as several new constellations have entered service. High revisit frequencies as well as improved resolution has widened the use cases of satellite imagery to areas such as humanitarian relief and even Search and Rescue (SaR). We propose a novel remote sensing object detection dataset for deep learning assisted SaR. This dataset contains only small objects that have been identified as potential targets as part of a live SaR response. We evaluate the application of popular object detection models to this dataset as a baseline to inform further research. We also propose a novel object detection metric, specifically designed to be used in a deep learning assisted SaR setting.
• Abstract（参考訳）: 近年、いくつかの新しい星座が出現し、高解像度衛星画像へのアクセスが劇的に増加した。 高い再訪周波数と改良された解像度は、衛星画像の使用事例を人道支援や捜索救助(sar)などにも広げた。 深層学習支援SaRのための新しいリモートセンシングオブジェクト検出データセットを提案する。 このデータセットは、ライブのSaR応答の一部として潜在的ターゲットとして特定された小さなオブジェクトのみを含む。 我々は,このデータセットに対する一般的なオブジェクト検出モデルの応用をベースラインとして評価し,さらなる研究を行う。 また,深層学習支援のSaR設定に用いるために特別に設計された新しい物体検出指標を提案する。

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