論文の概要: SARATR-X: A Foundation Model for Synthetic Aperture Radar Images Target Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09365v1
• Date: Wed, 15 May 2024 14:17:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-16 13:16:53.541218
• Title: SARATR-X: A Foundation Model for Synthetic Aperture Radar Images Target Recognition
• Title（参考訳）: SARATR-X:合成開口レーダ画像認識の基礎モデル
• Authors: Weijie L, Wei Yang, Yuenan Hou, Li Liu, Yongxiang Liu, Xiang Li,
• Abstract要約: 本稿では,自己監督学習(SSL)を用いた基礎モデルに基づく一般SAR ATRの実現を目的とする。 SARATR-Xと呼ばれる基礎モデルは以下の4つの側面で提案されている。 まず,14のデータセットと,様々な目標カテゴリと撮像条件を事前学習データセットとして統合した。第2に,リモートセンシング画像に最適なアプローチを見つけるために,異なるモデルバックボーンについて検討した。第3に,SARATR-Xの多様性とスケーラビリティを確保するために,2段階トレーニングとSAR勾配機能を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.776275680586977
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Synthetic aperture radar (SAR) is essential in actively acquiring information for Earth observation. SAR Automatic Target Recognition (ATR) focuses on detecting and classifying various target categories under different image conditions. The current deep learning-based SAR ATR methods are typically designed for specific datasets and applications. Various target characteristics, scene background information, and sensor parameters across ATR datasets challenge the generalization of those methods. This paper aims to achieve general SAR ATR based on a foundation model with Self-Supervised Learning (SSL). Our motivation is to break through the specific dataset and condition limitations and obtain universal perceptual capabilities across the target, scene, and sensor. A foundation model named SARATR-X is proposed with the following four aspects: pre-training dataset, model backbone, SSL, and evaluation task. First, we integrated 14 datasets with various target categories and imaging conditions as a pre-training dataset. Second, different model backbones were discussed to find the most suitable approaches for remote-sensing images. Third, we applied two-stage training and SAR gradient features to ensure the diversity and scalability of SARATR-X. Finally, SARATR-X has achieved competitive and superior performance on 5 datasets with 8 task settings, which shows that the foundation model can achieve universal SAR ATR. We believe it is time to embrace fundamental models for SAR image interpretation in the era of increasing big data.
• Abstract（参考訳）: 合成開口レーダー(SAR)は、地球観測のための情報を積極的に取得するために不可欠である。 SAR自動目標認識(ATR)は、異なる画像条件下で様々なターゲットカテゴリを検出し分類することに焦点を当てている。 現在のディープラーニングベースのSAR ATRメソッドは、通常、特定のデータセットやアプリケーション用に設計されている。 ATRデータセットの様々なターゲット特性、シーン背景情報、センサパラメータは、これらの手法の一般化に挑戦する。 本稿では,自己監督学習(SSL)を用いた基礎モデルに基づいて,一般的なSAR ATRを実現することを目的とする。 私たちのモチベーションは、特定のデータセットと条件の制限を突破し、ターゲット、シーン、センサーをまたいだ普遍的な知覚能力を得ることです。 SARATR-Xという名前の基盤モデルは、事前トレーニングデータセット、モデルバックボーン、SSL、評価タスクの4つの側面で提案されている。 まず、トレーニング前のデータセットとして、14のデータセットを様々なターゲットカテゴリと撮像条件と統合した。 第2に、リモートセンシング画像に最も適したアプローチを見つけるために、異なるモデルバックボーンについて検討した。 第3に、SARATR-Xの多様性とスケーラビリティを確保するために、2段階トレーニングとSAR勾配機能を適用した。 最後に、SARATR-Xは8つのタスク設定を持つ5つのデータセット上で、競争力と優れたパフォーマンスを達成した。 我々は、ビッグデータの増大の時代において、SAR画像解釈の基本モデルを取り入れる時が来たと信じている。

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