E2E SAR ATRのための改善されたCNN
私たちのメンバーは、エンドツーエンドの合成開口レーダー（SAR: Synthetic Aperture Radar）自動目標認識（ATR: Automatic Target Recognition）のために、改善された畳み込みニューラルネットワーク（CNN: Convolutional Neural Network）を提案しました。
東京電機大学で開催された電子情報通信学会の2018年総合大会において、このCNNの詳細を発表しました。
VersNet-v2: E2E SAR ATRのための改善されたCNN
VersNet (verification support network)と同様に、VersNet-v2は、複数クラスおよび複数目標が存在する任意サイズのSAR画像を入力し、検出された各目標の位置、クラスおよび姿勢を表すSAR ATR画像を出力します。
VersNet-v2は、姿勢推定性能を改善するために、目標クラスと姿勢クラスを組み合わせたクラスのスコアを推定し、後処理で目標クラスと姿勢クラスにマッピングします。
