論文の概要: Hierarchical Disentanglement-Alignment Network for Robust SAR Vehicle Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03550v2
• Date: Fri, 13 Oct 2023 13:38:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 17:55:02.627876
• Title: Hierarchical Disentanglement-Alignment Network for Robust SAR Vehicle Recognition
• Title（参考訳）: ロバストなSAR車両認識のための階層的異方性アライメントネットワーク
• Authors: Weijie Li, Wei Yang, Wenpeng Zhang, Tianpeng Liu, Yongxiang Liu, Li Liu
• Abstract要約: HDANetは機能障害とアライメントを統合フレームワークに統合する。 提案手法は,MSTARデータセットにおいて,9つの動作条件にまたがる顕著なロバスト性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.38295403066007
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vehicle recognition is a fundamental problem in SAR image interpretation. However, robustly recognizing vehicle targets is a challenging task in SAR due to the large intraclass variations and small interclass variations. Additionally, the lack of large datasets further complicates the task. Inspired by the analysis of target signature variations and deep learning explainability, this paper proposes a novel domain alignment framework named the Hierarchical Disentanglement-Alignment Network (HDANet) to achieve robustness under various operating conditions. Concisely, HDANet integrates feature disentanglement and alignment into a unified framework with three modules: domain data generation, multitask-assisted mask disentanglement, and domain alignment of target features. The first module generates diverse data for alignment, and three simple but effective data augmentation methods are designed to simulate target signature variations. The second module disentangles the target features from background clutter using the multitask-assisted mask to prevent clutter from interfering with subsequent alignment. The third module employs a contrastive loss for domain alignment to extract robust target features from generated diverse data and disentangled features. Lastly, the proposed method demonstrates impressive robustness across nine operating conditions in the MSTAR dataset, and extensive qualitative and quantitative analyses validate the effectiveness of our framework.
• Abstract（参考訳）: 車両認識は、SAR画像解釈における根本的な問題である。 しかし、SARでは、大きなクラス内変動と小さなクラス間変動のため、頑健な車両目標認識は難しい課題である。 さらに、大きなデータセットがないため、タスクはさらに複雑になる。 本稿では,ターゲットシグネチャのばらつきと深層学習説明可能性の分析に着想を得て,階層的異方性調整ネットワーク(hdanet)と呼ばれる新しいドメインアライメントフレームワークを提案する。 正確には、HDANetは機能障害とアライメントを、ドメインデータ生成、マルチタスク支援マスクのアライメント、ターゲット機能のドメインアライメントという3つのモジュールで統合したフレームワークに統合する。 最初のモジュールはアライメントのための多様なデータを生成し、ターゲットシグネチャのバリエーションをシミュレートするために3つのシンプルで効果的なデータ拡張手法が設計されている。 第2のモジュールは、マルチタスク支援マスクを使用して、背景クラッタからターゲット特徴を切り離して、その後のアライメントに干渉しないようにする。 第3のモジュールはドメインアライメントに対照的な損失を導入し、生成された多様なデータから堅牢なターゲット特徴を抽出する。 最後に,提案手法は,mstarデータセット内の9つの動作条件にまたがる印象的なロバスト性を示し,本手法の有効性を検証する広範な質的定量的解析を行った。

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