論文の概要: Self-Supervised Learning for SAR ATR with a Knowledge-Guided Predictive
Architecture
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15153v2
- Date: Fri, 26 Jan 2024 04:11:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-29 17:37:54.371703
- Title: Self-Supervised Learning for SAR ATR with a Knowledge-Guided Predictive
Architecture
- Title(参考訳): 知識誘導予測アーキテクチャによるSAR ATRの自己教師付き学習
- Authors: Weijie Li, Yang Wei, Tianpeng Liu, Yuenan Hou, Yongxiang Liu, Li Liu
- Abstract要約: 本研究では,局所的なマスキングパッチを用いて,未知コンテキストのマルチスケールSAR特徴表現を予測する知識誘導型予測アーキテクチャを提案する。
提案するフレームワークは、さまざまなダウンストリームデータセットで検証される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 21.299703116667878
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, the emergence of a large number of Synthetic Aperture Radar (SAR)
sensors and target datasets has made it possible to unify downstream tasks with
self-supervised learning techniques, which can pave the way for building the
foundation model in the SAR target recognition field. The major challenge of
self-supervised learning for SAR target recognition lies in the generalizable
representation learning in low data quality and noise.To address the
aforementioned problem, we propose a knowledge-guided predictive architecture
that uses local masked patches to predict the multiscale SAR feature
representations of unseen context. The core of the proposed architecture lies
in combining traditional SAR domain feature extraction with state-of-the-art
scalable self-supervised learning for accurate generalized feature
representations. The proposed framework is validated on various downstream
datasets (MSTAR, FUSAR-Ship, SAR-ACD and SSDD), and can bring consistent
performance improvement for SAR target recognition. The experimental results
strongly demonstrate the unified performance improvement of the self-supervised
learning technique for SAR target recognition across diverse targets, scenes
and sensors.
- Abstract(参考訳): 近年,SAR(Synthetic Aperture Radar)センサやターゲットデータセットの出現により,下流タスクを自己教師付き学習技術と一体化することが可能となり,SAR目標認識分野における基礎モデル構築の道を開いた。
sar目標認識のための自己教師あり学習の主な課題は、低データ品質と雑音における一般化された表現学習であり、上記の問題に対処するために、局所マスクパッチを用いた知識誘導型予測アーキテクチャを提案する。
提案アーキテクチャの中核は、従来のSARドメインの特徴抽出と最先端のスケーラブルな自己教師付き学習を組み合わせることで、正確な一般化された特徴表現を実現することである。
提案フレームワークは、様々な下流データセット(MSTAR、FUSAR-Ship、SAR-ACD、SSDD)で検証され、SARターゲット認識に一貫したパフォーマンス改善をもたらすことができる。
実験結果は,SAR目標認識のための自己教師付き学習手法の多種多様な目標,シーン,センサに対する統一的な性能向上を強く実証した。
関連論文リスト
- SARDet-100K: Towards Open-Source Benchmark and ToolKit for Large-Scale
SAR Object Detection [83.21028626585986]
我々は,大規模SARオブジェクト検出のための新しいベンチマークデータセットとオープンソース手法を構築した。
私たちのデータセットであるSARDet-100Kは、10の既存のSAR検出データセットの厳格な調査、収集、標準化の結果です。
私たちの知る限りでは、SARDet-100KはCOCOレベルの大規模マルチクラスSARオブジェクト検出データセットとしては初めてのものです。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-11T09:20:40Z) - Benchmarking Deep Learning Classifiers for SAR Automatic Target
Recognition [7.858656052565242]
本稿では,複数のSARデータセットを用いたSAR ATRの先進的な深層学習モデルを総合的にベンチマークする。
推論スループットと解析性能の観点から,分類精度のランタイム性能に関する5つの分類器の評価と比較を行った。
SAR ATRの領域では、すべてのモデルルールが疑わしいのです。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-12T02:20:39Z) - A generic self-supervised learning (SSL) framework for representation
learning from spectra-spatial feature of unlabeled remote sensing imagery [4.397725469518669]
自己教師付き学習(SSL)では、モデルが桁違いに遅延のないデータから表現を学習することができる。
この研究は、未ラベルデータのスペクトル空間情報の両方から表現を学習できる新しいSSLフレームワークを設計した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-27T23:50:43Z) - A Global Model Approach to Robust Few-Shot SAR Automatic Target
Recognition [6.260916845720537]
ディープラーニングベースのSAR自動ターゲット認識(ATR)モデルをトレーニングするために、クラス毎に数百のラベル付きサンプルを収集できるとは限らない。
この研究は特に数発のSAR ATR問題に対処しており、興味のあるタスクをサポートするためにラベル付きサンプルがわずかである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-20T00:24:05Z) - Context-Preserving Instance-Level Augmentation and Deformable
Convolution Networks for SAR Ship Detection [50.53262868498824]
ランダムな方向と部分的な情報損失によるSAR画像のターゲット形状の変形は、SAR船の検出において必須の課題である。
ターゲット内の部分的な情報損失に頑健なディープネットワークをトレーニングするためのデータ拡張手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-14T07:01:01Z) - Trash to Treasure: Harvesting OOD Data with Cross-Modal Matching for
Open-Set Semi-Supervised Learning [101.28281124670647]
オープンセット半教師付き学習(Open-set SSL)では、ラベルなしデータにOOD(Out-of-distribution)サンプルを含む、難しいが実用的なシナリオを調査する。
我々は、OODデータの存在を効果的に活用し、特徴学習を増強する新しいトレーニングメカニズムを提案する。
我々のアプローチは、オープンセットSSLのパフォーマンスを大幅に向上させ、最先端技術よりも大きなマージンで性能を向上します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-12T09:14:44Z) - PeaceGAN: A GAN-based Multi-Task Learning Method for SAR Target Image
Generation with a Pose Estimator and an Auxiliary Classifier [50.17500790309477]
SARターゲット画像生成のための新しいGANベースのマルチタスク学習(MTL)手法であるPeaceGANを提案する。
PeaceGANはポーズ角とターゲットクラス情報の両方を使用し、目的のポーズ角で所望のターゲットクラスのSARターゲット画像を作成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-29T10:03:09Z) - Hyperspectral Image Super-Resolution with Spectral Mixup and
Heterogeneous Datasets [99.92564298432387]
ハイパースペクトル画像(HSI)超解像(SR)の研究
HSI SRは高次元データと限られたトレーニング例によって特徴づけられる。
これにより、非分布サンプルに対する記憶や感度などのニューラルネットワークの望ましくない動作が悪化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-19T12:19:53Z) - 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) - Weakly-supervised land classification for coastal zone based on deep
convolutional neural networks by incorporating dual-polarimetric
characteristics into training dataset [1.125851164829582]
本研究では, 空間偏光合成開口レーダ(PolSAR)を用いた意味的セグメンテーションにおけるDCNNの性能について検討する。
PolSARデータを用いたセマンティックセグメンテーションタスクは、SARデータの特徴とアノテート手順が考慮されている場合、弱い教師付き学習に分類することができる。
次に、SegNet、U-Net、LinkNetを含む3つのDCNNモデルが実装されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-30T17:32:49Z)
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。