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| 研究会 | 発表日時 | 開催地 | タイトル・著者 | 抄録 | 資料番号 | |
| SANE | 2018-05-14 11:50 |
東京 | 機械振興会館 | SAVERS: SAR ATR with Verification Support Based on Convolutional Neural Network ○Hidetoshi Furukawa  SANE2018-5 |
エンドツーエンドの合成開口レーダ（SAR）自動目標認識（ATR）システムのために，コース／ファイン両方のセグメンテーショ... [more] | SANE2018-5 pp.23-28 |
| SANE | 2018-01-25 14:50 |
長崎 | 長崎県美術館 | Deep Learning for End-to-End Automatic Target Recognition from Synthetic Aperture Radar Imagery ○Hidetoshi Furukawa（Toshiba Infrastructure Systems & Solutions） SANE2017-92 |
合成開口レーダ（SAR）自動目標認識（ATR）の標準アーキテクチャーは，検出，識別及び分類の3つの段階から構成される．近... [more] | SANE2017-92 pp.35-40 |
| SANE | 2017-08-24 13:50 |
大阪 | 大阪工業大学梅田キャンパス | Deep Learning for Target Classification from SAR Imagery
-- Data Augmentation and Translation Invariance -- ○Hidetoshi Furukawa（Toshiba Infrastructure Systems & Solutions） SANE2017-30 |
本報告では，合成開口レーダ（SAR）画像から自動目標認識（ATR）を行うための畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の... [more] | SANE2017-30 pp.13-17 |
| SANE | 2017-05-22 13:15 |
東京 | 機械振興会館 | 自律分散型センサフュージョンのためのバイアス推定 ～ マルチエージェント型バイアス推定法 ～ ○古川英俊（東芝） SANE2017-7 |
目標を観測する複数センサがネットワークに接続されたセンサネットワークにおいてセンサフュージョンを行う場合，センサのバイア... [more] | SANE2017-7 pp.35-40 |
| SANE | 2016-10-20 15:20 |
大阪 | 大阪工業大うめきたナレッジセンター | 分散型センサデータ融合のためのバイアス誤差推定 ～ マルチエージェント型バイアス誤差推定法 ～ ○古川英俊（東芝） SANE2016-41 |
目標を観測する複数センサがネットワークに接続されたセンサネットワークにおいてデータ融合を行う場合，センサのバイアス誤差が... [more] | SANE2016-41 pp.13-16 |
| SANE | 2015-10-30 14:30 |
大阪 | 大阪工業大うめきたナレッジセンター | 検出信号の振幅情報を用いる航跡確立のための逐次検定 ○古川英俊（東芝） SANE2015-45 |
レーダ等のセンサを用いて対象物の真偽判定及び航跡確立を行うために，通常は逐次検定が用いられる．航跡確立のための逐次検定で... [more] | SANE2015-45 pp.19-24 |
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