論文の概要: A benchmark dataset for deep learning-based airplane detection: HRPlanes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10959v2
- Date: Tue, 11 Jun 2024 11:04:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-13 01:45:51.248018
- Title: A benchmark dataset for deep learning-based airplane detection: HRPlanes
- Title（参考訳）: 深層学習に基づく航空機検出のためのベンチマークデータセット:HRPlanes
- Authors: Tolga Bakirman, Elif Sertel,
- Abstract要約: Google Earth(GE)の画像を用いて,高分解能平面(HRPlanes)と呼ばれる新しい航空機検出データセットを作成する。
HRPlanは、様々な衛星から得られた様々な地形、季節、衛星の幾何学的条件を表すために、世界中の様々な空港のGE画像を含む。
予備的な結果から,提案したデータセットは将来のアプリケーションに有用なデータソースとベンチマークデータセットとなる可能性が示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5297361401370044
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Airplane detection from satellite imagery is a challenging task due to the complex backgrounds in the images and differences in data acquisition conditions caused by the sensor geometry and atmospheric effects. Deep learning methods provide reliable and accurate solutions for automatic detection of airplanes; however, huge amount of training data is required to obtain promising results. In this study, we create a novel airplane detection dataset called High Resolution Planes (HRPlanes) by using images from Google Earth (GE) and labeling the bounding box of each plane on the images. HRPlanes include GE images of several different airports across the world to represent a variety of landscape, seasonal and satellite geometry conditions obtained from different satellites. We evaluated our dataset with two widely used object detection methods namely YOLOv4 and Faster R-CNN. Our preliminary results show that the proposed dataset can be a valuable data source and benchmark data set for future applications. Moreover, proposed architectures and results of this study could be used for transfer learning of different datasets and models for airplane detection.
- Abstract（参考訳）: 衛星画像からの航空機検出は、画像の複雑な背景とセンサー形状と大気効果に起因するデータ取得条件の違いのため、難しい課題である。
深層学習は,航空機の自動検出のための信頼性の高い高精度な手法を提供するが,有望な結果を得るためには大量のトレーニングデータが必要である。
本研究では,Google Earth(GE)の画像を用いて,各平面の境界ボックスを画像上にラベル付けすることで,高分解能平面(HRPlanes)と呼ばれる新しい航空機検出データセットを作成する。
HRPlanは、様々な衛星から得られた様々な地形、季節、衛星の幾何学的条件を表すために、世界中の様々な空港のGE画像を含む。
我々は, YOLOv4とFaster R-CNNという2つの広く使われているオブジェクト検出手法を用いて, データセットの評価を行った。
予備的な結果から,提案したデータセットは将来のアプリケーションに有用なデータソースとベンチマークデータセットとなる可能性が示唆された。
さらに, 本研究の成果は, 航空機検出のための異なるデータセットやモデルの伝達学習に利用することができる。
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