論文の概要: Near out-of-distribution detection for low-resolution radar micro-Doppler signatures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07869v1
• Date: Thu, 12 May 2022 08:27:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-22 11:19:31.714000
• Title: Near out-of-distribution detection for low-resolution radar micro-Doppler signatures
• Title（参考訳）: 低分解能レーダマイクロドップラーシグネチャの分布近傍検出
• Authors: Martin Bauw, Santiago Velasco-Forero, Jesus Angulo, Claude Adnet, Olivier Airiau
• Abstract要約: Near-of-distriion Detection (OOD) は、分類に必要な監督なしに意味的に類似したデータポイントを識別することを目的としている。 本稿では、レーダー目標検出のためのOODのユースケースを、他の種類のセンサや検出シナリオに提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.029924828197095
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Near out-of-distribution detection (OOD) aims at discriminating semantically similar data points without the supervision required for classification. This paper puts forward an OOD use case for radar targets detection extensible to other kinds of sensors and detection scenarios. We emphasize the relevance of OOD and its specific supervision requirements for the detection of a multimodal, diverse targets class among other similar radar targets and clutter in real-life critical systems. We propose a comparison of deep and non-deep OOD methods on simulated low-resolution pulse radar micro-Doppler signatures, considering both a spectral and a covariance matrix input representation. The covariance representation aims at estimating whether dedicated second-order processing is appropriate to discriminate signatures. The potential contributions of labeled anomalies in training, self-supervised learning, contrastive learning insights and innovative training losses are discussed, and the impact of training set contamination caused by mislabelling is investigated.
• Abstract（参考訳）: Near-of-distriion Detection (OOD) は、分類に必要な監督なしに意味的に類似したデータポイントを識別することを目的としている。 本稿では、他の種類のセンサや検出シナリオに拡張可能なレーダー目標検出のためのOODユースケースを提案する。 我々は,oodの妥当性と,その特定の監督要件を強調し,実生活の臨界系における類似するレーダーターゲット間におけるマルチモーダル・多様ターゲットクラスの検出について考察した。 スペクトルと共分散行列の入力表現を考慮した低分解能パルスレーダマイクロドップラーシグネチャにおける深部OOD法と非深部OOD法の比較を行った。 共分散表現は、署名を識別するのに専用の2階処理が適切かどうかを推定することを目的としている。 学習におけるラベル付き異常の潜在的寄与,自己指導学習,コントラスト学習の洞察,革新的学習の損失について考察し,誤認によるトレーニングセット汚染の影響について考察した。

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