論文の概要: New SAR target recognition based on YOLO and very deep multi-canonical correlation analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15383v1
• Date: Thu, 28 Oct 2021 18:10:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-02 01:09:21.677777
• Title: New SAR target recognition based on YOLO and very deep multi-canonical correlation analysis
• Title（参考訳）: YOLOに基づく新しいSAR目標認識と深層多カノニカル相関解析
• Authors: Moussa Amrani, Abdelatif Bey, Abdenour Amamra
• Abstract要約: 本稿では,異なるCNN層から有効な特徴を適応的に融合させることにより,SAR画像ターゲット分類のためのロバストな特徴抽出手法を提案する。 MSTARデータセットの実験により,提案手法が最先端手法より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1503974529275767
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Synthetic Aperture Radar (SAR) images are prone to be contaminated by noise, which makes it very difficult to perform target recognition in SAR images. Inspired by great success of very deep convolutional neural networks (CNNs), this paper proposes a robust feature extraction method for SAR image target classification by adaptively fusing effective features from different CNN layers. First, YOLOv4 network is fine-tuned to detect the targets from the respective MF SAR target images. Second, a very deep CNN is trained from scratch on the moving and stationary target acquisition and recognition (MSTAR) database by using small filters throughout the whole net to reduce the speckle noise. Besides, using small-size convolution filters decreases the number of parameters in each layer and, therefore, reduces computation cost as the CNN goes deeper. The resulting CNN model is capable of extracting very deep features from the target images without performing any noise filtering or pre-processing techniques. Third, our approach proposes to use the multi-canonical correlation analysis (MCCA) to adaptively learn CNN features from different layers such that the resulting representations are highly linearly correlated and therefore can achieve better classification accuracy even if a simple linear support vector machine is used. Experimental results on the MSTAR dataset demonstrate that the proposed method outperforms the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 合成開口レーダ(SAR)画像はノイズによって汚染されやすいため、SAR画像のターゲット認識は非常に困難である。 超深層畳み込みニューラルネットワーク(cnns)の成功に触発されて,異なるcnn層からの有効特徴を適応的に融合することにより,sar画像ターゲット分類のためのロバスト特徴抽出法を提案する。 まず、各MF SARターゲット画像からターゲットを検出するよう、YOLOv4ネットワークを微調整する。 第二に、非常に深いCNNは、ネット全体にわたって小さなフィルタを用いて、移動および静止目標取得および認識(MSTAR)データベースをスクラッチから訓練し、スペックルノイズを低減する。 また、小型畳み込みフィルタを用いることで各層のパラメータ数が減少し、cnnがより深くなるにつれて計算コストが削減される。 得られたCNNモデルは、ノイズフィルタリングや前処理を行うことなく、ターゲット画像から非常に深い特徴を抽出することができる。 第3に,マルチカノニカル相関解析 (MCCA) を用いて異なる層からCNNの特徴を適応的に学習し,その結果の表現が線形に高い相関性を持ち,単純な線形支援ベクトルマシンを用いてもより優れた分類精度を実現することを提案する。 MSTARデータセットの実験結果から,提案手法は最先端の手法よりも優れていることが示された。

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