地下レーダー探査の進歩：深層学習を用いたシミュレーションと現実のギャップの克服

この研究は、深層敵対学習を活用して地下レーダー探査を改善し、シミュレーションデータと実際の観測データ間のギャップを埋めるためのドメイン適応に焦点を当てています。物理学に基づいた階層的な手法を使用しており、困難な環境センシングタスクに対して堅牢で解釈可能な解決策となる可能性があります。

• •地下レーダーにおけるドメイン適応に深層敵対学習を適用。
• •堅牢性を高めるために、物理学に基づいた階層的な手法を採用。
• •地下探査の精度と信頼性の向上を目指す。