論文の概要: A Transfer Learning-Based Approach to Marine Vessel Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14500v1
• Date: Fri, 29 Jul 2022 06:36:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-01 12:56:10.931179
• Title: A Transfer Learning-Based Approach to Marine Vessel Re-Identification
• Title（参考訳）: 伝達学習に基づく海洋容器再同定手法
• Authors: Guangmiao Zeng, Wanneng Yu, Rongjie Wang, Anhui Lin
• Abstract要約: 本稿では, 海上における船舶の揺れ状況をシミュレーションし, 移動動的アライメントアルゴリズムを提案する。 平均平均精度(mAP)を10.2%改善し、最初のヒットレート(Rank1)を4.9%改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Marine vessel re-identification technology is an important component of intelligent shipping systems and an important part of the visual perception tasks required for marine surveillance. However, unlike the situation on land, the maritime environment is complex and variable with fewer samples, and it is more difficult to perform vessel re-identification at sea. Therefore, this paper proposes a transfer dynamic alignment algorithm and simulates the swaying situation of vessels at sea, using a well-camouflaged and similar warship as the test target to improve the recognition difficulty and thus cope with the impact caused by complex sea conditions, and discusses the effect of different types of vessels as transfer objects. The experimental results show that the improved algorithm improves the mean average accuracy (mAP) by 10.2% and the first hit rate (Rank1) by 4.9% on average.
• Abstract（参考訳）: 船舶再識別技術は、インテリジェントな輸送システムの重要な要素であり、海上監視に必要な視覚知覚タスクの重要な部分である。 しかし、陸上の状況とは異なり、海洋環境は複雑で可変であり、サンプルが少ないため、海上での船の再識別は困難である。 そこで本論文では, 海上における船舶の揺動状況のシミュレーションを行うトランスファー動的アライメントアルゴリズムを提案し, 高いキャモフラージュと類似の軍艦を試験対象とし, 複雑な海洋条件による影響に対処し, 異種の船舶が輸送対象として与える影響について考察する。 実験の結果、改良されたアルゴリズムは平均平均精度(mAP)を10.2%改善し、最初のヒットレート(Rank1)を4.9%改善した。

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