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학술저널
저자정보
Giljun Lee (한화시스템) Junyaup Kim (한화시스템) Gwanghan Lee (성균관대학교) Simon S. Woo (성균관대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.11
발행연도
2023.11
수록면
966 - 975 (10page)
DOI
10.5626/JOK.2023.50.11.966

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객체 탐지 모델의 발전으로, 합성 개구 레이더(SAR) 및 전기 광학(EO) 위성 이미지와 같은 이미지들를 효율적으로 추론할 수 있다. 수평 경계 상자(HBB)를 사용하는 기존 탐지 모델 은 위성 이미지 상의 작고 밀집된 객체들을 탐지하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Yolov7 객체 감지 모델의 구조를 효율적으로 변경하여, SAR 이미지에서 OBB(Oriented Bounding Box)로 표현된 객체를 정확하게 감지할 수 있는 알고리즘인 E^2RDet을 제안한다. 이 알고리즘은 객체 탐지 모델 아키텍처와 손실 함수를 수정하여 물체의 동적(orientation) 자세를 학습 가능하도록 개선한다. E^2RDet은 다양한 데이터셋을 학습에 활용하여 총 세 가지 벤치마크 SAR 데이터셋에서 성능 향상을 보였다. 이는 기존 객체 감지 모델들이 OBB로 표현된 객체도 학습 및 객체 탐지가 가능하다는 것을 의미한다.
#객체 탐지 #위성 이미지 #합성 개구 레이더 #object detection #oriented bounding box #horizontal bounding box #satellite imagery #synthetic aperture radar

목차

요약
Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Proposed Method
4. Experiment
5. Result
6. Result
7. Conclusion
References

참고문헌 (0)

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