論文の概要: RSNet: A Light Framework for The Detection of Multi-scale Remote Sensing Targets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23073v2
• Date: Sun, 03 Nov 2024 09:09:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:46:29.587984
• 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, Yugang Chang, Yuhu Shi, Weiming Zeng,
• Abstract要約: RSNetは、SAR画像における船舶検出を強化するために設計された軽量フレームワークである。 Waveletpool-GuidedContext(WCG)は、グローバルなコンテキスト理解を導くバックボーンである。 ウェーブレットプール・スターフュージョン (WSF) は、残っているウェーブレット要素の乗算構造を用いてネックとして導入された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.143497977070727
• License:
• Abstract: Recent advancements in synthetic aperture radar (SAR) ship detection using deep learning have significantly improved accuracy and speed. However, detecting small targets against complex backgrounds remains a challenge. This letter introduces RSNet, a lightweight framework designed to enhance ship detection in SAR imagery. To ensure accuracy with fewer parameters, RSNet uses Waveletpool-ContextGuided (WCG) as its backbone, guiding global context understanding through multi-scale wavelet features for effective detection in complex scenes. Additionally, Waveletpool-StarFusion (WSF) is introduced as the neck, employing a residual wavelet element-wise multiplication structure to achieve higher-dimensional nonlinear features without increasing network width. The LS module is introduced as detect components to achieve efficient detection through lightweight shared convolutional structure and multi-format compatibility. 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）: 深層学習を用いた合成開口レーダ(SAR)船舶検出の最近の進歩は、精度と速度を大幅に向上させた。 しかし、複雑な背景に対して小さな標的を検出することは依然として困難である。 本文では,SAR画像における船舶検出の強化を目的とした軽量フレームワークであるRSNetを紹介する。 パラメータの少ない精度を確保するため、RSNetはWaveletpool-ContextGuided (WCG) をバックボーンとして使用し、複雑なシーンで効果的に検出するために、マルチスケールのWavelet機能を通じてグローバルなコンテキスト理解を導く。 さらに、ウェーブレットプール・スターフュージョン (WSF) がネックとして導入され、ネットワーク幅を増大させることなく高次元非線形特徴を達成するために、残留ウェーブレット要素ワイド乗算構造を用いている。 LSモジュールは、軽量な共有畳み込み構造とマルチフォーマット互換性によって効率的な検出を実現するために、検出コンポーネントとして導入された。 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、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。

関連論文リスト

• Multitask Learning for SAR Ship Detection with Gaussian-Mask Joint Segmentation [20.540873039361102]
  本稿では,オブジェクト検出,スペックル抑制,ターゲットセグメンテーションタスクからなるSAR船舶検出のためのマルチタスク学習フレームワークを提案する。 アスペクト比重み付けによる角度分類損失を導入し、角度周期性と物体比に対処して検出精度を向上させる。 スペックル抑制タスクはデュアルフュージョンアテンション機構を使用してノイズを低減し、浅くノイズを生じさせる特徴を融合させ、ロバスト性を高める。 ターゲットセグメンテーションタスクは、回転したガウスマスクを利用して、乱雑な背景から対象領域を抽出するネットワークを支援し、画素レベルの予測により検出効率を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T05:10:41Z)
• Renormalized Connection for Scale-preferred Object Detection in Satellite Imagery [51.83786195178233]
  我々は、効率的な特徴抽出の観点から再正規化群理論を実装するために、知識発見ネットワーク(KDN)を設計する。 KDN上の再正規化接続(RC)は、マルチスケール特徴の「相乗的焦点」を可能にする。 RCはFPNベースの検出器のマルチレベル特徴の分割・対数機構を幅広いスケールで予測されたタスクに拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-09T13:56:22Z)
• Wavelet-based Bi-dimensional Aggregation Network for SAR Image Change Detection [53.842568573251214]
  3つのSARデータセットによる実験結果から、我々のWBANetは現代最先端の手法を著しく上回っていることが明らかとなった。 我々のWBANetは、それぞれのデータセットで98.33%、96.65%、96.62%の正確な分類(PCC)を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T04:36:10Z)
• Global Context Aggregation Network for Lightweight Saliency Detection of Surface Defects [70.48554424894728]
  我々は,エンコーダ・デコーダ構造上の表面欠陥を簡易に検出するためのGCANet(Global Context Aggregation Network)を開発した。 まず、軽量バックボーンの上部層に新しいトランスフォーマーエンコーダを導入し、DSA(Depth-wise Self-Attention)モジュールを通じてグローバルなコンテキスト情報をキャプチャする。 3つの公開欠陥データセットの実験結果から,提案したネットワークは,他の17の最先端手法と比較して,精度と実行効率のトレードオフを良好に達成できることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-22T06:19:11Z)
• Lightweight Salient Object Detection in Optical Remote-Sensing Images via Semantic Matching and Edge Alignment [61.45639694373033]
  セマンティックマッチングとエッジアライメントに基づく光リモートセンシング画像(ORSI-SOD)のための新しい軽量ネットワークSeaNetを提案する。 具体的には、機能抽出のための軽量MobileNet-V2、高レベルの機能のための動的セマンティックマッチングモジュール(DSMM)、推論のためのポータブルデコーダが含まれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-07T04:33:51Z)
• DPNet: Dual-Path Network for Real-time Object Detection with Lightweight Attention [15.360769793764526]
  本稿では,リアルタイム物体検出のための軽量アテンション方式を用いて,DPNetというデュアルパスネットワークを提案する。 DPNetは、検出精度と実装効率の間の最先端のトレードオフを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-28T09:11:01Z)
• SAR-ShipNet: SAR-Ship Detection Neural Network via Bidirectional Coordinate Attention and Multi-resolution Feature Fusion [7.323279438948967]
  本稿では,ニューラルネットワークによる合成開口レーダ(SAR)画像から,事実上有意義な船舶検出問題について検討する。 本稿では,CentralNetに基づく双方向協調注意(BCA)とMRF(Multi- resolution Feature Fusion)を新たに開発したSAR-ShipNet(略してSAR-ShipNet)を提案する。 パブリックなSAR-Shipデータセットの実験結果から,SAR-ShipNetは速度と精度の両面で競争上の優位性を達成していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-29T12:27:04Z)
• Context-Preserving Instance-Level Augmentation and Deformable Convolution Networks for SAR Ship Detection [50.53262868498824]
  ランダムな方向と部分的な情報損失によるSAR画像のターゲット形状の変形は、SAR船の検出において必須の課題である。 ターゲット内の部分的な情報損失に頑健なディープネットワークをトレーニングするためのデータ拡張手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-14T07:01:01Z)
• RRNet: Relational Reasoning Network with Parallel Multi-scale Attention for Salient Object Detection in Optical Remote Sensing Images [82.1679766706423]
  光リモートセンシング画像(RSI)のためのSODは、光学RSIから視覚的に特徴的な物体や領域を探索・抽出することを目的としている。 光学RSIにおけるSODに並列なマルチスケールアテンションを持つリレーショナル推論ネットワークを提案する。 提案するRRNetは,既存の最先端SODコンペティタよりも質的,定量的に優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-27T07:18:32Z)
• GEM: Glare or Gloom, I Can Still See You -- End-to-End Multimodal Object Detector [11.161639542268015]
  厳しい照明条件下での2次元物体検出のためのセンサ対応マルチモーダル融合戦略を提案する。 本ネットワークは,各センサモダリティの測定信頼性をスカラーウェイトとマスクの形で推定する。 提案手法はFLIR-Thermalデータセット上で既存の最先端手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-24T14:56:37Z)
• A Light-Weight Object Detection Framework with FPA Module for Optical Remote Sensing Imagery [12.762588615997624]
  本稿では,効率的なアンカーフリー物体検出器CenterFPANetを提案する。 速度を追求するために、軽量なバックボーンを使用し、非対称な革命ブロックを導入する。 この戦略は、検出速度を低下させることなく、リモートセンシング画像オブジェクト検出の精度を向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-07T12:41:17Z)

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。