Spatial Adaptive Kernel Network for Enhanced Oriented Ship Detection in Synthetic Aperture Radar Imagery

기존 방향 객체 탐지 (Oriented Object Detection) 모델은 광학 이미지에서 우수한 성능을 보였으나, 합성 개구 레이더(SAR) 선박 이미지에서는 미흡한 탐지 성능을 보였다. 특히 복잡한 배경을 가진 연안 (inshore) 지역에서는 취약성을 보여, 이러한 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 SAR 이미지를 대상으로 한 선박 탐지 시스템인 Spatial Adaptive Kernel Network(SAKNet)를 제안한다. SAKNet은 SAR 이미지에서의 방향을 고려한 선박 탐지(Oriented Ship Detection)를 위해 설계되었다. 우리는 연안 부근의 지형적 특성이 해안과는 눈에 띄게 다르다는 점에 착안하여, 이러한 특성을 기반으로 기존 연안 지역의 탐지 취약성을 해결하는 공간 적응 커널 (Spatial Adaptive Kernel)을 적용했다. 공간 적응 커널은 SAR 이미지를 격자 형식의 작은 영역으로 나누고, 소분된 격자 영역의 지역적 통계치를 식별 수용영역 (Receptive Field)에 적응적으로 적용한다. 이러한 방식은 탐지 커널의 공간 정보 활용 능력을 강화해 해안지역의 선박 탐지능력을 향상시킨다. SAKNet은 Official-SSDD와 HRSID 데이터셋에서 모두 뛰어난 성능을 보였으며, 특히 연안 지역에서의 탐지 정확도가 크게 향상되었다. 광범위한 실험을 통해 SAKNet이 SAR 이미지에서의 방향 선박 탐지(OSD)에 효과적임이 입증되었다.