論文の概要: DGP-Net: Dense Graph Prototype Network for Few-Shot SAR Target Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09584v1
• Date: Sun, 19 Feb 2023 14:33:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-21 17:41:50.150019
• Title: DGP-Net: Dense Graph Prototype Network for Few-Shot SAR Target Recognition
• Title（参考訳）: DGP-Net:Few-Shot SARターゲット認識のための高密度グラフプロトタイプネットワーク
• Authors: Xiangyu Zhou, Qianru Wei, Yuhui Zhang
• Abstract要約: 本稿では,潜在的特徴の学習による特徴偏差を解消し,特徴分布の学習による分類を行うためのグラフプロトタイプネットワーク(DGP-Net)を提案する。 MSTARデータセットの実験結果から,DGP-Netは異なる角度のSAR画像に対して良好な分類結果が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.870840442814735
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The inevitable feature deviation of synthetic aperture radar (SAR) image due to the special imaging principle (depression angle variation) leads to poor recognition accuracy, especially in few-shot learning (FSL). To deal with this problem, we propose a dense graph prototype network (DGP-Net) to eliminate the feature deviation by learning potential features, and classify by learning feature distribution. The role of the prototype in this model is to solve the problem of large distance between congeneric samples taken due to the contingency of single sampling in FSL, and enhance the robustness of the model. Experimental results on the MSTAR dataset show that the DGP-Net has good classification results for SAR images with different depression angles and the recognition accuracy of it is higher than typical FSL methods.
• Abstract（参考訳）: 合成開口レーダ(SAR)画像の特殊な撮像原理(圧縮角の変動)による必然的特徴偏差は、特に数ショット学習(FSL)において、認識精度の低下につながる。 この問題に対処するために,ポテンシャル特徴の学習による特徴偏差を解消し,特徴分布の学習による分類を行うためのグラフプロトタイプネットワーク(DGP-Net)を提案する。 本モデルにおける試作機の役割は,FSLにおける単一サンプリングの持続性に起因する同種試料間の距離の増大を解消し,モデルのロバスト性を高めることである。 MSTARデータセットを用いた実験結果から,DGP-Netは抑うつ角度の異なるSAR画像に対して良好な分類結果を示し,認識精度は通常のFSL法よりも高いことがわかった。

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