論文の概要: Dual-stream contrastive predictive network with joint handcrafted feature view for SAR ship classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15202v2
• Date: Thu, 30 Nov 2023 10:45:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 13:06:49.961793
• Title: Dual-stream contrastive predictive network with joint handcrafted feature view for SAR ship classification
• Title（参考訳）: SAR船舶分類のための手作り共同特徴ビュー付きデュアルストリームコントラスト予測ネットワーク
• Authors: Xianting Feng, Hao zheng, Zhigang Hu, Liu Yang, Meiguang Zheng
• Abstract要約: 本稿では,新しいデュアルストリームコントラスト予測ネットワーク(DCPNet)を提案する。 最初のタスクは正のサンプルペアを構築し、コアエンコーダにより一般的な表現を学習させることである。 第2の課題は, 深部特徴と手話特徴との対応を適応的に把握し, モデル内での知識伝達を実現し, 特徴融合による冗長性を効果的に改善することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.251342335645765
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most existing synthetic aperture radar (SAR) ship classification technologies heavily rely on correctly labeled data, ignoring the discriminative features of unlabeled SAR ship images. Even though researchers try to enrich CNN-based features by introducing traditional handcrafted features, existing methods easily cause information redundancy and fail to capture the interaction between them. To address these issues, we propose a novel dual-stream contrastive predictive network (DCPNet), which consists of two asymmetric task designs and the false negative sample elimination module. The first task is to construct positive sample pairs, guiding the core encoder to learn more general representations. The second task is to encourage adaptive capture of the correspondence between deep features and handcrated features, achieving knowledge transfer within the model, and effectively improving the redundancy caused by the feature fusion. To increase the separability between clusters, we also design a cluster-level tasks. The experimental results on OpenSARShip and FUSAR-Ship datasets demonstrate the improvement in classification accuracy of supervised models and confirm the capability of learning effective representations of DCPNet.
• Abstract（参考訳）: 既存の合成開口レーダー(SAR)の船種分類技術は、ラベルのないSARの船種画像の識別特性を無視して、正確なラベル付きデータに大きく依存している。 研究者は従来の手作りの機能を取り入れてCNNベースの機能を充実させようとするが、既存の手法は情報冗長性を容易に引き起こし、それらの相互作用を捉えるのに失敗する。 これらの問題に対処するために,2つの非対称なタスク設計と偽陰性サンプル除去モジュールからなる新しい二ストリームコントラスト予測ネットワーク(DCPNet)を提案する。 最初のタスクは正のサンプルペアを構築し、コアエンコーダにより一般的な表現を学習させることである。 第2の課題は, 深部特徴と手話特徴との対応を適応的に把握し, モデル内での知識伝達を実現し, 特徴融合による冗長性を効果的に改善することである。 クラスタ間の分離性を高めるため、クラスタレベルのタスクも設計する。 OpenSARShipとFUSAR-Shipデータセットの実験結果は、教師付きモデルの分類精度の向上を示し、DCPNetの効果的な表現の学習能力を確認する。

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