論文の概要: ResNet with Integrated Convolutional Block Attention Module for Ship Classification Using Transfer Learning on Optical Satellite Imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02135v1
- Date: Tue, 2 Apr 2024 17:48:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-03 15:20:18.280268
- Title: ResNet with Integrated Convolutional Block Attention Module for Ship Classification Using Transfer Learning on Optical Satellite Imagery
- Title(参考訳): 光衛星画像の転送学習を用いた船種分類用統合畳み込みブロック注意モジュールResNet
- Authors: Ryan Donghan Kwon, Gangjoo Robin Nam, Jisoo Tak, Yeom Hyeok, Junseob Shin, Hyerin Cha, Kim Soo Bin,
- Abstract要約: 本研究では,高分解能光リモートセンシング衛星画像を用いた船舶の効率的な分類のための新しい移動学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは深層畳み込みニューラルネットワークモデルResNet50をベースにしており、CBAM(Convolutional Block Attention Module)を組み込んでパフォーマンスを向上させる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This study proposes a novel transfer learning framework for effective ship classification using high-resolution optical remote sensing satellite imagery. The framework is based on the deep convolutional neural network model ResNet50 and incorporates the Convolutional Block Attention Module (CBAM) to enhance performance. CBAM enables the model to attend to salient features in the images, allowing it to better discriminate between subtle differences between ships and backgrounds. Furthermore, this study adopts a transfer learning approach tailored for accurately classifying diverse types of ships by fine-tuning a pre-trained model for the specific task. Experimental results demonstrate the efficacy of the proposed framework in ship classification using optical remote sensing imagery, achieving a high classification accuracy of 94% across 5 classes, outperforming existing methods. This research holds potential applications in maritime surveillance and management, illegal fishing detection, and maritime traffic monitoring.
- Abstract(参考訳): 本研究では,高分解能光リモートセンシング衛星画像を用いた船舶の効率的な分類のための新しい移動学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは深層畳み込みニューラルネットワークモデルResNet50をベースにしており、CBAM(Convolutional Block Attention Module)を組み込んでパフォーマンスを向上させる。
CBAMにより、船と背景の微妙な違いを識別しやすくする。
さらに, 本研究は, 各種船種を正確に分類するための伝達学習手法を採用し, 訓練済みモデルの微調整を行った。
光リモートセンシング画像を用いた船種分類において提案手法の有効性を実証し,5クラスで94%の高い分類精度を実現し,既存手法よりも優れた性能を示した。
本研究は、海上監視・管理、違法な漁獲検知、海上交通監視における潜在的な応用について述べる。
関連論文リスト
- Efficient Prompt Tuning of Large Vision-Language Model for Fine-Grained
Ship Classification [62.425462136772666]
リモートセンシング(RS-FGSC)における船のきめ細かい分類は、クラス間の高い類似性とラベル付きデータの限られた可用性のために大きな課題となる。
大規模な訓練済みビジョンランゲージモデル(VLM)の最近の進歩は、少数ショット学習やゼロショット学習において印象的な能力を示している。
本研究は, 船種別分類精度を高めるために, VLMの可能性を生かしたものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-13T05:48:58Z) - Mitigating Reward Hacking via Information-Theoretic Reward Modeling [70.26019860948114]
本稿では,報酬モデリングのための汎用的で堅牢なフレームワークであるInfoRMを提案する。
我々は,潜伏空間における過最適化と外れ値の相関を同定し,報酬過最適化を検出するための有望なツールとしてInfoRMを確立した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-14T17:49:07Z) - Visual Prompting Upgrades Neural Network Sparsification: A Data-Model
Perspective [67.25782152459851]
より優れた重量空間を実現するために、新しいデータモデル共設計視点を導入する。
具体的には、提案したVPNフレームワークでニューラルネットワークのスパーシフィケーションをアップグレードするために、カスタマイズされたVisual Promptが実装されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-03T13:50:24Z) - Innovative Horizons in Aerial Imagery: LSKNet Meets DiffusionDet for
Advanced Object Detection [55.2480439325792]
本稿では,LSKNetのバックボーンをDiffusionDetヘッドに統合したオブジェクト検出モデルの詳細な評価を行う。
提案手法は平均精度(MAP)を約45.7%向上させる。
この進歩は、提案された修正の有効性を強調し、航空画像解析の新しいベンチマークを設定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-21T19:49:13Z) - Systematic Architectural Design of Scale Transformed Attention Condenser
DNNs via Multi-Scale Class Representational Response Similarity Analysis [93.0013343535411]
マルチスケールクラス表現応答類似性分析(ClassRepSim)と呼ばれる新しいタイプの分析法を提案する。
ResNetスタイルのアーキテクチャにSTACモジュールを追加すると、最大1.6%の精度が向上することを示す。
ClassRepSim分析の結果は、STACモジュールの効果的なパラメータ化を選択するために利用することができ、競争性能が向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-16T18:29:26Z) - A Generic Shared Attention Mechanism for Various Backbone Neural Networks [53.36677373145012]
自己注意モジュール(SAM)は、異なる層にまたがる強い相関した注意マップを生成する。
Dense-and-Implicit Attention (DIA)はSAMをレイヤ間で共有し、長期間のメモリモジュールを使用する。
我々のシンプルで効果的なDIAは、様々なネットワークバックボーンを一貫して拡張できます。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-27T13:24:08Z) - An Attention Module for Convolutional Neural Networks [5.333582981327498]
本稿では,AW-畳み込みを開発することで,畳み込みニューラルネットワークのためのアテンションモジュールを提案する。
画像分類とオブジェクト検出タスクのための複数のデータセットの実験により,提案した注目モジュールの有効性が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-18T15:36:18Z) - Enhancing Object Detection for Autonomous Driving by Optimizing Anchor
Generation and Addressing Class Imbalance [0.0]
本研究では,より高速なR-CNNに基づく拡張型2次元物体検出器を提案する。
より高速なr-cnnに対する修正は計算コストを増加させず、他のアンカーベースの検出フレームワークを最適化するために容易に拡張できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-08T16:58:31Z) - DFR-TSD: A Deep Learning Based Framework for Robust Traffic Sign
Detection Under Challenging Weather Conditions [4.0075294089613465]
本稿では,事前拡張によるCNNに基づく交通信号認識フレームワークを提案する。
提案手法は, 精度が 7.58%, 精度が 35.90% 向上した 91.1% と 70.71% の総合的精度とリコールが得られることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-03T23:12:26Z) - Hybrid Multiple Attention Network for Semantic Segmentation in Aerial
Images [24.35779077001839]
グローバルな相関関係を適応的に捉えるために,Hybrid Multiple Attention Network (HMANet) という新しいアテンションベースのフレームワークを提案する。
本稿では,機能的冗長性を低減し,自己注意機構の効率を向上させるため,単純で効果的な領域シャッフルアテンション(RSA)モジュールを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-09T07:47:51Z)
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。