論文の概要: Unsupervised Learning for Target Tracking and Background Subtraction in Satellite Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.00885v1
• Date: Fri, 13 Aug 2021 16:36:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-05 13:05:02.794569
• Title: Unsupervised Learning for Target Tracking and Background Subtraction in Satellite Imagery
• Title（参考訳）: 衛星画像における目標追跡と背景抽出の教師なし学習
• Authors: Jonathan S. Kent, Charles C. Wamsley, Davin Flateau, Amber Ferguson
• Abstract要約: 本稿では、ターゲット追跡とバックグラウンド抑圧が可能な教師なし機械学習手法について述べる。 モデルはクロス・エントロピー・ロスのカスタム改造版で訓練された。 シミュレーションデータを使用して、JekyllとHydeのパフォーマンスを、従来型の教師付き機械学習アプローチと比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This paper describes an unsupervised machine learning methodology capable of target tracking and background suppression via a novel dual-model approach. ``Jekyll`` produces a video bit-mask describing an estimate of the locations of moving objects, and ``Hyde`` outputs a pseudo-background frame to subtract from the original input image sequence. These models were trained with a custom-modified version of Cross Entropy Loss. Simulated data were used to compare the performance of Jekyll and Hyde against a more traditional supervised Machine Learning approach. The results from these comparisons show that the unsupervised methods developed are competitive in output quality with supervised techniques, without the associated cost of acquiring labeled training data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,新しいデュアルモデルアプローチによる追跡と背景抑圧が可能な教師なし機械学習手法について述べる。 ``jekyll`` は動く物体の位置を推定するビデオビットマスクを生成し、 ``hyde`` は擬似バックグランドフレームを出力して元の入力画像列から減算する。 これらのモデルは、クロスエントロピー損失のカスタマイズされたバージョンで訓練された。 シミュレーションデータを使用して、JekyllとHydeのパフォーマンスを、従来型の教師付き機械学習アプローチと比較した。 これらの結果から, 教師なし手法は, ラベル付きトレーニングデータを取得するコストを伴わずに, 教師付き手法と出力品質の競争力を有することがわかった。

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