本研究は、合成開口レーダー(SAR)画像から漁業活動を検出するための新しいシステムを提案している。SAR画像は天候や時間の影響を受けずに船舶を検出できるため、違法・無報告・無規制(IUU)漁業の監視に有効である。しかし、SAR画像から有用な情報を抽出するのは困難である。
本研究では、xView3データセットを用いて6つの古典的物体検出モデル(Faster R-CNN、Cascade R-CNN、SSD、RetinaNet、FSAF、FCOS)を訓練した。さらに、Online Hard Example Mining(OHEM)手法を用いてFaster R-CNN モデルの性能を向上させた。その結果、Avg-F1値が0.212から0.216に1.96%向上した。
本研究の主な貢献は以下の通りである:
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by Yanbing Bai,... at arxiv.org 04-30-2024
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