リモートセンシング画像におけるターゲット検出のための弱教師あり学習

本書では、リモートセンシング画像からターゲットを効率的に検出するために弱教師あり学習技術を活用する新しいフレームワークを開発します。これにより、トレーニングデータを収集するための面倒な手動注釈を削減しながら、検出精度を大幅に維持することができます。提案するフレームワークは、検出器を生成するための弱教師ありトレーニング手順と、テスト画像からターゲットを検出するための効果的なスキームで構成されています。異なる空間分解能を持ち、さまざまな種類のターゲットを含む3つのベンチマークにおける包括的な評価と、従来の教師あり学習スキームとの比較は、提案されたフレームワークの効率と効果を示しています。