論文の概要: RSNet: A Light Framework for The Detection of Multi-scale Remote Sensing Targets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23073v1
- Date: Wed, 30 Oct 2024 14:46:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-31 14:26:44.095541
- Title: RSNet: A Light Framework for The Detection of Multi-scale Remote Sensing Targets
- Title（参考訳）: RSNet:マルチスケールリモートセンシングターゲット検出のための軽量フレームワーク
- Authors: Hongyu Chen, Chengcheng Chen, Fei Wang, Yuhu Shi, Weiming Zeng,
- Abstract要約: RSNetはSAR画像における船舶検出機能の向上を目的とした軽量フレームワークである。
Waveletpool-GuidedContext (WCG) バックボーンは少ないパラメータで精度を向上し、Waveletpool-StarFusion ヘッドは効率的にパラメータを削減できる。
私たちのコードはまもなくリリースされるでしょう。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.748210940033484
- License:
- Abstract: Recent developments in synthetic aperture radar (SAR) ship detection have seen deep learning techniques achieve remarkable progress in accuracy and speed. However, the detection of small targets against complex backgrounds remains a significant challenge. To tackle these difficulties, this letter presents RSNet, a lightweight framework aimed at enhancing ship detection capabilities in SAR imagery. RSNet features the Waveletpool-ContextGuided (WCG) backbone for enhanced accuracy with fewer parameters, and the Waveletpool-StarFusion (WSF) head for efficient parameter reduction. Additionally, a Lightweight-Shared (LS) module minimizes the detection head's parameter load. Experiments on the SAR Ship Detection Dataset (SSDD) and High-Resolution SAR Image Dataset (HRSID) demonstrate that RSNet achieves a strong balance between lightweight design and detection performance, surpassing many state-of-the-art detectors, reaching 72.5\% and 67.6\% in \textbf{\(\mathbf{mAP_{.50:95}}\) }respectively with 1.49M parameters. Our code will be released soon.
- Abstract（参考訳）: 近年のSAR(Synthetic Aperture radar)船体検出技術の発展により,深層学習技術は精度と速度において顕著な進歩を遂げている。
しかし、複雑な背景に対する小さな標的の検出は依然として重要な課題である。
これらの課題に対処するため、この書簡では、SAR画像における船舶検出機能の向上を目的とした軽量フレームワークであるRSNetを提示する。
RSNetは、少ないパラメータで精度を向上するWaveletpool-ContextGuided (WCG)バックボーンと、効率的なパラメータ削減のためのWaveletpool-StarFusion (WSF)ヘッドを備えている。
さらに、軽量共有(LS)モジュールは、検出ヘッドのパラメータ負荷を最小限にする。
SAR Ship Detection Dataset (SSDD) と High-Resolution SAR Image Dataset (HRSID) の実験では、RSNetは軽量な設計と検出性能のバランスを保ち、多くの最先端検出器を上回り、textbf{\(\mathbf{mAP_{.50:95}}\)で72.5\%と67.6\%に達した。
私たちのコードはまもなくリリースされるでしょう。
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