Sammanfattning av denna webbsida: Syntetisk bländarradar (SAR) har under de senaste åren spelat en allt viktigare roll i den marina övervakningen. Bristen på detaljerad information om fartyg i breda SAR-bilder gör det svårt för traditionella metoder att utforska effektiva egenskaper för fartygsdiskriminering. Djupa neurala nätverk har på senare tid gjort dramatiska framsteg när det gäller att upptäcka föremål. De flesta av dem lider dock av att småmål saknas, vilket innebär att få av dem kan användas direkt för att upptäcka fartyg i SAR. Detta dokument avslöjar ett noggrant utformat djupt hierarkiskt nätverk, nämligen ett kontextuellt regionbaserat konvolutionellt neuralt nätverk med flerskiktsfusion, för detektering av SAR-fartyg, som består av ett regionförslagsnätverk (RPN) med hög nätverksupplösning och ett nätverk för objektdetektering med kontextuella egenskaper. I stället för att använda lågupplösande funktionskartor från ett enda skikt för förslagsgenerering i ett RPN använder den föreslagna metoden ett mellanskikt kombinerat med ett nedskalat grunt skikt och ett upptaget djupskikt för att ta fram regionala förslag. I nätverket för objektdetektering projiceras regionförslagen på flera lager med region av intresse (ROI) pooling för att extrahera motsvarande ROI-funktioner och kontextuella funktioner runt ROI. Efter normalisering och skalning, de är därefter concatenated in i en integrerad funktion vektor för slutliga utgångar. Det föreslagna ramverket säkrar de djupa semantiska och ytliga högupplösningsegenskaperna och förbättrar detektionsprestandan för små fartyg. De ytterligare kontextuella funktionerna ger kompletterande information för klassificering och hjälper till att utesluta falska alarm. Experiment baserade på Sentinel-1 datasetet, som innehåller tjugosju SAR-bilder med 7986 märkta fartyg, verifierar att den föreslagna metoden uppnår en utmärkt prestanda vid upptäckt av SAR-fartyg.
Kang M m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF bygger ett sammanhangsbaserat regionbaserat CNN med flerskiktsfusion för detektering av SAR-fartyg, som är ett noggrant utformat djupt hierarkiskt nätverk och består av ett RPN med hög nätverksupplösning och ett nätverk för detektering av objekt med kontextuella egenskaper.
Contextual Region-Based Convolutional Neural Network with Multilayer Fusion for SAR Ship Detection
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Geology']}