SARATR-X 在各种类别（多类的 SARDet-100K 和 OGSOD、船舶 SSDD 和飞机 SAR-AIRcraft）的目标检测下也具有竞争力，平均提升约 4%。并且所提方法具有良好的数据量和参数量可扩展性，具有进一步提升潜力。图 3. SARATR-X 1.0 分类和检测的结果。检测结果分析，检测可视化如下图 4 所示，虚警和漏检在 SAR 图...
SARDet-100K数据集共包含116,598幅图像和245,653个实例,共有六个类别:飞机、船舶、汽车、桥梁、油罐和港口。SARDet100K数据集是首个大规模合成孔径雷达目标检测数据集,其规模可与广泛使用的COCO数据集(118K幅图像)相媲美,后者是一般目标检测的标准基准。SARDet-100K数据集的规模和多样性为研究人员提供了强大的训练和...
此外,它在扩展操作条件 EOCs(擦地角 EOCs-Depression、目标配置 EOCs-Config 和目标版本 EOCs-Version)下表现良好。SARATR-X 在各种类别(多类的 SARDet-100K 和 OGSOD、船舶 SSDD 和飞机 SAR-AIRcraft)的目标检测下也具有竞争力,平均提升约 4%。并且所提方法具有良好的数据量和参数量可扩展性,具有进一步提升潜力。
此外,它在扩展操作条件 EOCs(擦地角 EOCs-Depression、目标配置 EOCs-Config 和目标版本 EOCs-Version)下表现良好。SARATR-X 在各种类别(多类的 SARDet-100K 和 OGSOD、船舶 SSDD 和飞机 SAR-AIRcraft)的目标检测下也具有竞争力,平均提升约 4%。并且所提方法具有良好的数据量和参数量可扩展性,具有进一步提升潜力。
SARATR-X 在各种类别(多类的 SARDet-100K 和 OGSOD、船舶 SSDD 和飞机 SAR-AIRcraft)的目标检测下也具有竞争力,平均提升约 4%。并且所提方法具有良好的数据量和参数量可扩展性,具有进一步提升潜力。 图3. SARATR-X 1.0 分类和检测的结果。 检测结果分析,检测可视化如下图 4 所示,虚警和漏检在 SAR 图像中...
SARATR-X 在各种类别(多类的 SARDet-100K 和 OGSOD、船舶 SSDD 和飞机 SAR-AIRcraft)的目标检测下也具有竞争力,平均提升约 4%。并且所提方法具有良好的数据量和参数量可扩展性,具有进一步提升潜力。 图3. SARATR-X 1.0 分类和检测的结果。 检测结果分析,检测可视化如下图 4 所示,虚警和漏检在 SAR 图像中...
SARATR-X 在各种类别(多类的 SARDet-100K 和 OGSOD、船舶 SSDD 和飞机 SAR-AIRcraft)的目标检测下也具有竞争力,平均提升约 4%。并且所提方法具有良好的数据量和参数量可扩展性,具有进一步提升潜力。 图3. SARATR-X 1.0 分类和检测的结果。 检测结果分析,检测可视化如下图 4 所示,虚警和漏检在 SAR 图像中...
SARATR-X 在各种类别(多类的 SARDet-100K 和 OGSOD、船舶 SSDD 和飞机 SAR-AIRcraft)的目标检测下也具有竞争力,平均提升约 4%。并且所提方法具有良好的数据量和参数量可扩展性,具有进一步提升潜力。 图3. SARATR-X 1.0 分类和检测的结果。 检测结果分析,检测可视化如下图 4 所示,虚警和漏检在 SAR 图像中...
本文介绍了一种基于离散余弦变换(DCT)频域动态去噪的 SAR 图像目标检测算法 ——DenoDet。该算法通过对变换域信号进行自适应收缩来解决 SAR 图像中的相干噪声问题,应对 SAR 图像小目标检测挑战任务。 算法在 SARDet-100K 数据集上取得了 SOTA! 研究背景
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