論文読んだ: OBJECTG DETECTION IN SATELLITE IMAGERY USING 2-STEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS
OBJECTG DETECTION IN SATELLITE IMAGERY USING 2-STEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS
読んだ論文もぼちぼちブログにアップしていこうと思う
author:
Hiroki Miyamoto1 Kazuki Uehara[^1] Masahiro Murakawa[^1] Hidenori Sakanashi[^1] Hirokazu Nosato[^1] Toru Kouyama[^1] Ryosuke Nakamura[^1]
arXiv:
1808.02996
STEP1
時間: 5m どんなテーマを扱っている論文？ 論文の概要を一言二言でまとめる
Abstract
衛星画像からの物体検知 high presiction network high recall network という２つのCNNを用いた手法 目的は名前の通り それぞれのネットワークで適合率と再現率の向上を狙う
object detection って名前だけど 碁盤の目状に区切られた領域にピンを打てるかどうかのタスクって感じかな？？？
STEP2
時間: 10m 関連研究と当論文の手法を読んで "新規性" と "手法の説明"をまとめる
手法の説明
衛星画像からゴルフコースの検出を行う。
物体検出系は画像見るだけでなんとなく論文全体見えるから全部張っておく
R-CNNシリーズ のresion proposalして Rol pooling を消して 代わりにbinary classificationする感じ
method
2stepで検出する - HRN(high recall network) で領域候補の検出 - HPN(high precision network)でbinary classification(golf course or not)
high recall network
領域推定のネットワーク - Resion proposal network - conv1 ~ conv4
high presiction network
2クラス分類(golf course or not)のネットワーク - conv1 ~ conv8 + fc1 softmax
実験
マス目みたいなもの区切って
そこのエリアの中にゴルフコースがあるかどうか。正解不正解の二択で精度検証
