論文の概要: Multi-Domain Features Guided Supervised Contrastive Learning for Radar Target Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12620v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 07:33:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:58:48.766948
• Title: Multi-Domain Features Guided Supervised Contrastive Learning for Radar Target Detection
• Title（参考訳）: レーダー目標検出のためのコントラスト学習を指導したマルチドメイン特徴
• Authors: Junjie Wang, Yuze Gao, Dongying Li, Wenxian Yu,
• Abstract要約: 既存のソリューションは、統計的および深い特徴を含む、クラッタとターゲットのエコー差に基づいて、検出またはターゲットの特徴を抽出するための海溝モデルである。 本稿では,教師付きコントラスト学習(MDFG_SCL)手法を提案する。 実世界のデータセットで行った実験では、提案された浅海深度検出器は、小さな海洋目標を効果的に識別するだけでなく、様々な海洋環境において優れた検出性能を維持することが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.706031869122917
• License:
• Abstract: Detecting small targets in sea clutter is challenging due to dynamic maritime conditions. Existing solutions either model sea clutter for detection or extract target features based on clutter-target echo differences, including statistical and deep features. While more common, the latter often excels in controlled scenarios but struggles with robust detection and generalization in diverse environments, limiting practical use. In this letter, we propose a multi-domain features guided supervised contrastive learning (MDFG_SCL) method, which integrates statistical features derived from multi-domain differences with deep features obtained through supervised contrastive learning, thereby capturing both low-level domain-specific variations and high-level semantic information. This comprehensive feature integration enables the model to effectively distinguish between small targets and sea clutter, even under challenging conditions. Experiments conducted on real-world datasets demonstrate that the proposed shallow-to-deep detector not only achieves effective identification of small maritime targets but also maintains superior detection performance across varying sea conditions, outperforming the mainstream unsupervised contrastive learning and supervised contrastive learning methods.
• Abstract（参考訳）: 海面の動的条件が原因で、海溝内の小さな標的を検出することは困難である。 既存のソリューションは、統計的および深い特徴を含む、クラッタとターゲットのエコー差に基づいて、検出またはターゲットの特徴を抽出するための海溝モデルである。 一般的には、後者は制御されたシナリオに優れるが、様々な環境で堅牢な検出と一般化に苦慮し、実用的な使用を制限する。 本稿では,教師付きコントラスト学習(MDFG_SCL)手法を提案する。この手法は,教師付きコントラスト学習によって得られる深い特徴と,マルチドメインの違いから得られる統計的特徴を統合し,低レベルのドメイン固有のバリエーションと高レベルのセマンティック情報の両方をキャプチャする。 この包括的な機能統合により、挑戦的な条件下であっても、モデルが小さなターゲットと海の乱雑を効果的に区別することができる。 実世界のデータセットを用いて行った実験により、提案した浅層深度検出器は、小型海洋目標の効果的な識別だけでなく、様々な海洋環境における優れた検出性能を維持し、主流の教師なしのコントラスト学習と教師なしのコントラスト学習法より優れていることが示された。

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