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。
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