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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.3
- 수록면
- 198 - 208 (11page)
- DOI
- 10.5909/JBE.2024.29.2.198
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원격 감지 이미지에서 선박 탐지는 선박의 복잡한 배경과 작은 크기로 인해 어려운 작업이다. 딥러닝 기반 물체 탐지 알고리즘은 선박 감지에서 유망한 결과를 보여주었지만, 종종 해석 가능성이 부족하다. 본 논문에서는 원격 감지 이미지에서 선박 탐지를 위한 Faster-RCNN과 CAM(Class Activation Map)의 융합 기술을 제안한다. 제안한 기술은 정확한 물체 감지에서 Faster-RCNN의 장점과 해석 가능성에서 CAM의 장점을 결합하는데, Faster-RCNN 알고리즘은 관심 영역을 감지하는 데 사용되고, CAM 기술은 선박 감지에 기여하는 이미지의 영역을 강조하는 히트 맵을 생성하는 데 사용된다. 그런 다음 ROI와 클래스 활성화 맵을 결합하여 재현율을 유지하면서 더 높은 정밀도를 달성하여 선박 탐지 결과를 개선한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 배경
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험결과 및 고찰
Ⅴ. 결론
참고문헌(References)
참고문헌 (32)
참고문헌 신청
J. C. Curlander and R. N. McDonough, Synthetic aperture radar, Vol. 11. Wiley, New York, 1991.
A. Farina and F. A. Studer, “A review of CFAR detection techniques in radar systems,” Microwave Journal, Vol. 29, pp. 115-118, 1986.
K. O'Shea and R. Nash, “An introduction to convolutional neural networks,” arXiv preprint arXiv:1511.08458, 2015. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.1511.08458
S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, “Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks,” Proceeding of Advances in neural information processing systems, 2015.
B. Zhou, A. Khosla, A. Lapedriza, A. Oliva, and A. Torralba, “Learning deep features for discriminative localization,” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition., 2016. doi: https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.319
A. Farina and F. A. Studer, “A review of CFAR detection techniques in radar systems,” Microwave Journal, Vol. 29, pp. 115-118, 1986.
K. O'Shea and R. Nash, “An introduction to convolutional neural networks,” arXiv preprint arXiv:1511.08458, 2015. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.1511.08458
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