論文の概要: NUDT4MSTAR: A New Dataset and Benchmark Towards SAR Target Recognition in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13354v1
• Date: Thu, 23 Jan 2025 03:42:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-24 15:58:15.073174
• Title: NUDT4MSTAR: A New Dataset and Benchmark Towards SAR Target Recognition in the Wild
• Title（参考訳）: NUDT4MSTAR: 野生でのSARターゲット認識に向けた新しいデータセットとベンチマーク
• Authors: Yongxiang Liu, Weijie Li, Li Liu, Jie Zhou, Xuying Xiong, Bowen Peng, Yafei Song, Wei Yang, Tianpeng Liu, Zhen Liu, Xiang Li,
• Abstract要約: 本稿では,野生における車両目標認識のための大規模SARデータセットであるNUDT4MSTARを紹介する。 NUDT4MSTARは、データセットスケールにおいて190,000以上の画像を含む大きな飛躍を表している。 この研究は、世界で初めて、きめ細かいSAR認識のための大規模なデータセットベンチマークを作成する試みである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.95927545676425
• License:
• Abstract: Synthetic Aperture Radar (SAR) stands as an indispensable sensor for Earth observation, owing to its unique capability for all-day imaging. Nevertheless, in a data-driven era, the scarcity of large-scale datasets poses a significant bottleneck to advancing SAR automatic target recognition (ATR) technology. This paper introduces NUDT4MSTAR, a large-scale SAR dataset for vehicle target recognition in the wild, including 40 target types and a wide array of imaging conditions across 5 different scenes. NUDT4MSTAR represents a significant leap forward in dataset scale, containing over 190,000 images-tenfold the size of its predecessors. To enhance the utility of this dataset, we meticulously annotate each image with detailed target information and imaging conditions. We also provide data in both processed magnitude images and original complex formats. Then, we construct a comprehensive benchmark consisting of 7 experiments with 15 recognition methods focusing on the stable and effective ATR issues. Besides, we conduct transfer learning experiments utilizing various models trained on NUDT4MSTAR and applied to three other target datasets, thereby demonstrating its substantial potential to the broader field of ground objects ATR. Finally, we discuss this dataset's application value and ATR's significant challenges. To the best of our knowledge, this work marks the first-ever endeavor to create a large-scale dataset benchmark for fine-grained SAR recognition in the wild, featuring an extensive collection of exhaustively annotated vehicle images. We expect that the open source of NUDT4MSTAR will facilitate the development of SAR ATR and attract a wider community of researchers.
• Abstract（参考訳）: SAR(Synthetic Aperture Radar)は、地球観測に欠かせないセンサーである。 それでも、データ駆動時代において、大規模データセットの不足は、SAR自動ターゲット認識(ATR)技術の進歩に重大なボトルネックをもたらす。 本稿では,車両の目標認識のための大規模SARデータセットであるNUDT4MSTARについて紹介する。 NUDT4MSTARはデータセットのスケールにおいて、90,000枚以上の画像を含む大きな飛躍的な進歩を示している。 このデータセットの有用性を高めるため、各画像に詳細な目標情報と撮像条件を慎重にアノテートする。 また、処理された等級画像と元の複雑なフォーマットのデータも提供します。 そこで本研究では, 安定かつ効果的なATR問題に着目した7つの実験と15の認識手法からなる総合的なベンチマークを構築した。 さらに、NUDT4MSTARで訓練された様々なモデルを用いて、他の3つのターゲットデータセットに適用したトランスファーラーニング実験を行い、より広い範囲の地上オブジェクトATRにその可能性を示す。 最後に、このデータセットのアプリケーション価値とATRの重要な課題について論じる。 われわれの知る限りでは、この研究はSAR認識のための大規模なデータセットを野生で作成する最初の試みであり、膨大な量の注釈付き車両画像が集められている。 我々は、NUDT4MSTARのオープンソースがSAR ATRの開発を促進し、より広い研究者コミュニティを惹きつけることを期待している。

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