KCI등재
위성 SAR 영상의 지상차량 표적 데이터 셋 및 탐지와 객체분할로의 적용 = A Dataset of Ground Vehicle Targets from Satellite SAR Images and Its Application to Detection and Instance Segmentation
The advent of deep learning-based algorithms has facilitated researches on target detection from synthetic aperture radar(SAR) imagery. While most of them concentrate on detection tasks for ships with open SAR ship datasets and for aircraft from SAR scenes of airports, there is relatively scarce researches on the detection of SAR ground vehicle targets where several adverse factors such as high false alarm rates, low signal-to-clutter ratios, and multiple targets in close proximity are predicted to degrade the performances. In this paper, a dataset of ground vehicle targets acquired from TerraSAR-X(TSX) satellite SAR images is presented. Then, both detection and instance segmentation are simultaneously carried out on this dataset based on the deep learning-based Mask R-CNN. Finally, this paper shows the future research directions to further improve the performances of detecting the SAR ground vehicle targets.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재 1차 FAIL (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재후보2차) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.13 | 0.13 | 0.1 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.09 | 0.09 | 0.244 | 0.04 |
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