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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23073v3
• Date: Sun, 10 Nov 2024 02:31:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:03:46.009114
• 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を強化する軽量フレームワークである。 Waveletpool-ContextGuided (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）: 10.748210940033484
• License:
• Abstract: Recent advancements in synthetic aperture radar (SAR) ship detection using deep learning have significantly improved accuracy and speed, yet effectively detecting small objects in complex backgrounds with fewer parameters remains a challenge. This letter introduces RSNet, a lightweight framework constructed to enhance ship detection in SAR imagery. To ensure accuracy with fewer parameters, we proposed 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 Lightweight-Shared (LS) module is designed 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が、パラメータが少ない複雑な背景の小さな物体を効果的に検出することは、依然として困難である。 本文では,SAR画像の船体検出を強化する軽量フレームワークであるRSNetを紹介する。 パラメータが少ない場合の精度を確保するため,複雑な場面で有効な検出を行うために,マルチスケールのウェーブレット機能を通じてグローバルなコンテキスト理解を導くために,Waveletpool-ContextGuided (WCG) をバックボーンとして提案した。 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。 Lightweight-Shared (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、コンポーネントを検出するように設計されている。 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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