論文の概要: SAR Image Synthesis with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07776v1
• Date: Mon, 13 May 2024 14:21:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 13:25:43.164816
• Title: SAR Image Synthesis with Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルを用いたSAR画像合成
• Authors: Denisa Qosja, Simon Wagner, Daniel O'Hagan,
• Abstract要約: 拡散モデル(DM)は、合成データを生成する一般的な方法となっている。 本研究では,拡散確率モデル (DDPM) をSAR領域に適応させる特定の種類のDMについて述べる。 DDPMは,SAR画像生成のための最先端のGAN法よりも質的に,定量的に優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, diffusion models (DMs) have become a popular method for generating synthetic data. By achieving samples of higher quality, they quickly became superior to generative adversarial networks (GANs) and the current state-of-the-art method in generative modeling. However, their potential has not yet been exploited in radar, where the lack of available training data is a long-standing problem. In this work, a specific type of DMs, namely denoising diffusion probabilistic model (DDPM) is adapted to the SAR domain. We investigate the network choice and specific diffusion parameters for conditional and unconditional SAR image generation. In our experiments, we show that DDPM qualitatively and quantitatively outperforms state-of-the-art GAN-based methods for SAR image generation. Finally, we show that DDPM profits from pretraining on largescale clutter data, generating SAR images of even higher quality.
• Abstract（参考訳）: 近年, 拡散モデル (DM) は, 合成データを生成する一般的な方法となっている。 高い品質のサンプルを得ることで、生成的敵ネットワーク(GAN)や、生成的モデリングにおける最先端の手法よりも急速に優位になった。 しかし、その可能性はまだレーダーでは利用されていない。 本研究では,拡散確率モデル (DDPM) をSAR領域に適応させる特定の種類のDMについて述べる。 条件付きおよび非条件付きSAR画像生成のためのネットワーク選択と特定の拡散パラメータについて検討する。 実験の結果,DDPMはSAR画像生成のための最先端のGAN法よりも質的に,定量的に優れていることがわかった。 最後に,DDPMによる大規模クラッタデータの事前学習による収益性を示し,さらに高品質なSAR画像を生成する。

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