이 연구는 원격 탐사 영상에서 방향성 객체를 효과적으로 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 기존 방법들은 수평 경계 상자를 사용하여 객체를 탐지하였지만, 이는 방향성 객체의 특성을 잘 반영하지 못한다. 이 연구에서는 방향성 경계 상자를 사용하여 이 문제를 해결하였다.
또한 소수 샷 상황에서 객체 분류 성능 저하 문제를 해결하기 위해 기억력 대조 학습 기법을 도입하였다. 이 기법은 대조 학습을 통해 객체 특징을 더욱 잘 구분할 수 있도록 한다.
실험 결과, 제안 방법은 DOTA와 HRSC2016 데이터셋에서 소수 샷 기반 방향성 객체 탐지 성능이 우수한 것으로 나타났다. 특히 기존 방법 대비 20-26% 향상된 성능을 보였다. 또한 기본 클래스에 대해서도 15% 이상 높은 성능을 달성하였다.
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