論文の概要: Multi-scale direction-aware SAR object detection network via global information fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16943v3
• Date: Wed, 22 May 2024 13:38:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-26 19:54:19.202345
• Title: Multi-scale direction-aware SAR object detection network via global information fusion
• Title（参考訳）: グローバル情報融合による複数方向対応SARオブジェクト検出ネットワーク
• Authors: Mingxiang Cao, Weiying Xie, Jie Lei, Jiaqing Zhang, Daixun Li, Yunsong Li,
• Abstract要約: 本稿では,SARオブジェクト検出における方向認識情報のグローバルな融合を目的とした新しいフレームワークであるSAR-Netを提案する。 UCMとDAMは効率的なグローバル情報融合と伝送を可能にする。 実験は、SAR-Netの有効性を示し、航空機や船舶のデータセットに対して最先端の結果を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.997878517911378
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning has driven significant progress in object detection using Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery. Existing methods, while achieving promising results, often struggle to effectively integrate local and global information, particularly direction-aware features. This paper proposes SAR-Net, a novel framework specifically designed for global fusion of direction-aware information in SAR object detection. SAR-Net leverages two key innovations: the Unity Compensation Mechanism (UCM) and the Direction-aware Attention Module (DAM). UCM facilitates the establishment of complementary relationships among features across different scales, enabling efficient global information fusion and transmission. Additionally, DAM, through bidirectional attention polymerization, captures direction-aware information, effectively eliminating background interference. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of SAR-Net, achieving state-of-the-art results on aircraft (SAR-AIRcraft-1.0) and ship datasets (SSDD, HRSID), confirming its generalization capability and robustness.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは、SAR(Synthetic Aperture Radar)画像を用いた物体検出において大きな進歩をもたらした。 既存の手法は、有望な結果を達成する一方で、ローカルおよびグローバルな情報、特に方向対応の機能の効果的な統合に苦慮することが多い。 本稿では,SARオブジェクト検出における方向認識情報のグローバルな融合を目的とした新しいフレームワークであるSAR-Netを提案する。 SAR-Netは、UCM(Unity Compensation Mechanism)とDAM(Direction-Aware Attention Module)という2つの重要なイノベーションを活用している。 UCMは、様々な規模の機能間の補完関係の確立を促進し、効率的なグローバル情報融合と伝達を可能にしている。 さらに、DAMは双方向の注意重合を通じて方向認識情報を捕捉し、背景干渉を効果的に除去する。 広範囲にわたる実験は、SAR-Netの有効性を実証し、航空機(SAR-AIRcraft-1.0)と船舶データセット(SSDD, HRSID)に対して最先端の結果を達成し、その一般化能力と堅牢性を確認した。

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