論文の概要: xView3-SAR: Detecting Dark Fishing Activity Using Synthetic Aperture
Radar Imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00897v4
- Date: Sat, 5 Nov 2022 09:53:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 17:26:59.468831
- Title: xView3-SAR: Detecting Dark Fishing Activity Using Synthetic Aperture
Radar Imagery
- Title（参考訳）: xView3-SAR:合成開口レーダ画像を用いた暗黒漁業活動の検出
- Authors: Fernando Paolo, Tsu-ting Tim Lin, Ritwik Gupta, Bryce Goodman, Nirav
Patel, Daniel Kuster, David Kroodsma, Jared Dunnmon
- Abstract要約: 世界の漁業は海洋資源や生態系に大きな脅威をもたらす。
夜間または夜間、全天候下で暗黒船の自動検出が可能となった。
xView3-SARは、Sentinel-1ミッションから得られた1000近い分析可能なSAR画像で構成されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.67592123500567
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Unsustainable fishing practices worldwide pose a major threat to marine
resources and ecosystems. Identifying vessels that do not show up in
conventional monitoring systems -- known as ``dark vessels'' -- is key to
managing and securing the health of marine environments. With the rise of
satellite-based synthetic aperture radar (SAR) imaging and modern machine
learning (ML), it is now possible to automate detection of dark vessels day or
night, under all-weather conditions. SAR images, however, require a
domain-specific treatment and are not widely accessible to the ML community.
Maritime objects (vessels and offshore infrastructure) are relatively small and
sparse, challenging traditional computer vision approaches. We present the
largest labeled dataset for training ML models to detect and characterize
vessels and ocean structures in SAR imagery. xView3-SAR consists of nearly
1,000 analysis-ready SAR images from the Sentinel-1 mission that are, on
average, 29,400-by-24,400 pixels each. The images are annotated using a
combination of automated and manual analysis. Co-located bathymetry and wind
state rasters accompany every SAR image. We also provide an overview of the
xView3 Computer Vision Challenge, an international competition using xView3-SAR
for ship detection and characterization at large scale. We release the data
(\href{https://iuu.xview.us/}{https://iuu.xview.us/}) and code
(\href{https://github.com/DIUx-xView}{https://github.com/DIUx-xView}) to
support ongoing development and evaluation of ML approaches for this important
application.
- Abstract（参考訳）: 世界の漁業は海洋資源や生態系に大きな脅威をもたらす。
従来の監視システム(「暗黒船」として知られる)に現れない船を識別することは、海洋環境の健康管理と確保の鍵となる。
衛星を用いた合成開口レーダ(sar)画像と現代の機械学習(ml)の台頭により、全天候条件下で、昼夜暗容器の検出を自動化できるようになった。
しかし、SAR画像はドメイン固有の治療を必要としており、MLコミュニティには広くアクセスできない。
海洋オブジェクト(容器とオフショアインフラストラクチャ)は比較的小さく、疎らで、従来のコンピュータビジョンアプローチに挑戦する。
本稿では,SAR画像中の船体や海洋構造を検出し,特徴付けるMLモデルをトレーニングするための最大のラベル付きデータセットを提案する。
xView3-SARは、Sentinel-1ミッションの1,000枚近い分析可能なSAR画像で構成され、それぞれ平均29,400×24,400ピクセルである。
画像は自動解析と手動解析を組み合わせて注釈付けされる。
SAR画像に付随する共位置浴量計と風状態ラスター。
また,xview3-sarを用いて船舶の検出とキャラクタリゼーションを大規模に行う国際コンペであるxview3 computer vision challengeの概要を紹介する。
データ(\href{https://iuu.xview.us/}{https://iuu.xview.us/})とコード(\href{https://github.com/DIUx-xView}{https://github.com/DIUx-xView})をリリースします。
関連論文リスト
- GaussNav: Gaussian Splatting for Visual Navigation [92.13664084464514]
インスタンスイメージゴールナビゲーション(IIN)では、エージェントが探索されていない環境で、目標画像に描かれた特定のオブジェクトを見つける必要がある。
我々のフレームワークは3次元ガウススプラッティングに基づく新しい地図表現を構築する(3DGS)
我々のフレームワークは、Habitat-Matterport 3D(HM3D)データセットに挑戦するPath Length(SPL)が0.252から0.578に重み付けしたSuccessの増加によって証明された、パフォーマンスの著しい飛躍を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-18T09:56:48Z) - SeaDroneSim: Simulation of Aerial Images for Detection of Objects Above
Water [4.625920569634467]
無人航空機(UAV)はその高速で多用途で知られている。
我々は、フォトリアリスティックな空中画像データセットを作成するために使用できる新しいベンチマークスイート、textittextbfSeaDroneSimを提案する。
実地画像に71mAPを印加し,BlueROV検出の実現可能性について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-26T21:50:50Z) - Deep Learning for Real Time Satellite Pose Estimation on Low Power Edge
TPU [58.720142291102135]
本稿では,ニューラルネットワークアーキテクチャを利用したポーズ推定ソフトウェアを提案する。
我々は、低消費電力の機械学習アクセラレーターが宇宙での人工知能の活用を可能にしていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-07T08:53:18Z) - EagerMOT: 3D Multi-Object Tracking via Sensor Fusion [68.8204255655161]
マルチオブジェクトトラッキング(MOT)により、移動ロボットは周囲の物体を3次元空間と時間で位置づけすることで、良好な動作計画とナビゲーションを行うことができる。
既存の方法は、深度センサー(例えばLiDAR)を使用して3D空間のターゲットを検出し追跡するが、信号の間隔が限られているため、検出範囲は限られている。
我々は,両方のセンサモダリティから利用可能な物体を全て統合し,シーンのダイナミックスを適切に解釈する簡易なトラッキング定式化であるeagermotを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-29T22:30:29Z) - Automated System for Ship Detection from Medium Resolution Satellite
Optical Imagery [3.190574537106449]
本研究では,ESA Sentinel-2とPlanet Labs Doveの星座から得られた低解像度衛星画像に対する船舶検出パイプラインを提案する。
この光学衛星画像は、合成開口レーダー(SAR)画像に基づく既存のソリューションと比較して、地球上の任意の場所で容易に利用でき、海洋領域では利用できない。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-28T15:06:18Z) - Visualization of Deep Transfer Learning In SAR Imagery [0.0]
eo shipデータセットでトレーニングされたネットワークの深い機能を活用するために、転送学習を検討する。
クラスアクティベーションマップの形でネットワークアクティベーションを調べることで、ディープネットワークが新しいモダリティをどのように解釈するかを知ることができます。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-20T00:16:15Z) - The QXS-SAROPT Dataset for Deep Learning in SAR-Optical Data Fusion [14.45289690639374]
QXS-SAROPTデータセットを公開し、SAR-オプティカルデータ融合におけるディープラーニング研究を促進します。
光学画像からのクロスモーダル情報によって強化されたSAR光画像マッチングとSAR船舶検出の2つの代表的な用途の例を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-15T10:22:46Z) - Boosting ship detection in SAR images with complementary pretraining
techniques [14.34438598597809]
本研究では,地球観測中の船舶の特性を大規模空中画像データからsar画像に伝達する光船検出器(osd)プリトレーニング手法を提案する。
また, 光画像からSAR画像へ, 共通表現学習により多量のテクスチャーを転送する, 光-SARマッチング(OSM)プリトレーニング手法を提案する。
提案手法は、2020年のGaofenチャレンジでSAR画像の船舶検出第6位を獲得しました。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-15T10:03:04Z) - X-ModalNet: A Semi-Supervised Deep Cross-Modal Network for
Classification of Remote Sensing Data [69.37597254841052]
我々はX-ModalNetと呼ばれる新しいクロスモーダルディープラーニングフレームワークを提案する。
X-ModalNetは、ネットワークの上部にある高レベルな特徴によって構築されたアップダスタブルグラフ上にラベルを伝搬するため、うまく一般化する。
我々は2つのマルチモーダルリモートセンシングデータセット(HSI-MSIとHSI-SAR)上でX-ModalNetを評価し、いくつかの最先端手法と比較して大幅に改善した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-24T15:29:41Z) - Transferable Active Grasping and Real Embodied Dataset [48.887567134129306]
ハンドマウント型RGB-Dカメラを用いて把握可能な視点を探索する方法を示す。
現実的な3段階の移動可能な能動把握パイプラインを開発し、未確認のクラッタシーンに適応する。
本研究のパイプラインでは,カテゴリ非関連行動の把握と確保において,スパース報酬問題を克服するために,新しいマスク誘導報酬を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-28T08:15:35Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。