論文の概要: FAD-SAR: A Novel Fishing Activity Detection System via Synthetic Aperture Radar Images Based on Deep Learning Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18245v2
• Date: Fri, 12 Jul 2024 04:38:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 04:47:43.030130
• Title: FAD-SAR: A Novel Fishing Activity Detection System via Synthetic Aperture Radar Images Based on Deep Learning Method
• Title（参考訳）: FAD-SAR:深層学習に基づく合成開口レーダ画像による漁業活動検出システム
• Authors: Yanbing Bai, Siao Li, Rui-Yang Ju, Zihao Yang, Jinze Yu, Jen-Shiun Chiang,
• Abstract要約: 本稿では,深層学習に基づく漁業活動検知システムを提案する。 6つの古典的オブジェクト検出モデルを使用して、xView3データセットに実装されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4315379097429566
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Illegal, unreported, and unregulated (IUU) fishing activities seriously affect various aspects of human life. However, traditional methods for detecting and monitoring IUU fishing activities at sea have limitations. Although synthetic aperture radar (SAR) can complement existing vessel detection systems, extracting useful information from SAR images using traditional methods remains a challenge, especially in IUU fishing. This paper proposes a deep learning based fishing activity detection system, which is implemented on the xView3 dataset using six classical object detection models: SSD, RetinaNet, FSAF, FCOS, Faster R-CNN, and Cascade R-CNN. In addition, this work employs different enhancement techniques to improve the performance of the Faster R-CNN model. The experimental results demonstrate that training the Faster R-CNN model using the Online Hard Example Mining (OHEM) strategy increases the Avg-F1 value from 0.212 to 0.216.
• Abstract（参考訳）: 違法で、報告されず、規制されていない(IUU)漁業活動は、人間の生活の様々な側面に深刻な影響を及ぼす。 しかし,海洋におけるIUU漁活動の検出とモニタリングには限界がある。 合成開口レーダ(SAR)は既存の容器検出システムを補完するが,従来の方法でのSAR画像から有用な情報を抽出することは,特にIUU漁では困難である。 本稿では, SSD, RetinaNet, FSAF, FCOS, Faster R-CNN, Cascade R-CNNの6つの古典的物体検出モデルを用いて, xView3データセット上に実装された深層学習型漁獲活動検知システムを提案する。 さらに、この研究は、より高速なR-CNNモデルの性能を向上させるために、異なる拡張技術を用いている。 実験の結果,オンラインハードケースマイニング(OHEM)戦略を用いた高速R-CNNモデルのトレーニングにより,Avg-F1値が0.212から0.216に増加した。

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