Multimodal Object Detection in Remote Sensing

要約

リモート センシングにおける物体検出は、コンピューター ビジョンの重要なタスクであり、深層学習技術によって大幅な進歩が見られます。
ただし、この分野の既存の研究のほとんどは、一般的な物体検出の使用に焦点を当てており、マルチモーダル データ融合の可能性を活用していません。
本稿では、リモートセンシングにおけるマルチモーダル物体検出方法の比較を示し、評価に適した利用可能なマルチモーダルデータセットを調査し、将来の方向性について議論します。

要約(オリジナル)

Object detection in remote sensing is a crucial computer vision task that has seen significant advancements with deep learning techniques. However, most existing works in this area focus on the use of generic object detection and do not leverage the potential of multimodal data fusion. In this paper, we present a comparison of methods for multimodal object detection in remote sensing, survey available multimodal datasets suitable for evaluation, and discuss future directions.

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