論文の概要: NUDT4MSTAR: A Large Dataset and Benchmark Towards Remote Sensing Object Recognition in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13354v2
• Date: Wed, 29 Jan 2025 23:57:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:12:03.017423
• Title: NUDT4MSTAR: A Large Dataset and Benchmark Towards Remote Sensing Object Recognition in the Wild
• Title（参考訳）: NUDT4MSTAR: 野生におけるリモートセンシングオブジェクト認識に向けた大規模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,野生におけるリモートセンシングターゲット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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.95927545676425
• License:
• Abstract: As an indispensable sensor for Remote sensing, Synthetic Aperture Radar (SAR) has a 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 remote sensing target recognition in the wild, including 40 vehicle target types and various imaging conditions across 5 realistic scenes. NUDT4MSTAR represents a significant leap forward in dataset scale, containing over 190,000 images-tenfold the size of its predecessors. We meticulously annotate each image with detailed target information and imaging conditions. Besides, data in both processed magnitude images and original complex formats are provided. 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 training on NUDT4MSTAR and apply them to three other target datasets, demonstrating its substantial potential for 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）: リモートセンシングに欠かせないセンサとして、SAR(Synthetic Aperture Radar)は、オールデイイメージングにユニークな機能を備えている。 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,40種類の車両目標タイプと5つの現実的なシーンにわたる様々な撮像条件を含む,野生におけるリモートセンシング対象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。 それぞれの画像に詳細な目標情報と撮像条件を念頭にアノテートする。 さらに、処理された等級画像と元の複雑なフォーマットの両方のデータを提供する。 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 を用いた各種モデルを用いた移動学習実験を行い, これらを他の3つのターゲットデータセットに適用し, より広い範囲の地上オブジェクト ATR 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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