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基于半监督学习的SAR目标检测网络.pdf
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上传时间: 2020-03-04
详细说明:现有的基于卷积神经网络(CNN)的合成孔径雷达(SAR)图像目标检测算法依赖于大量切片级标记的样
本,然而对SAR图像进行切片级标记需要耗费大量的人力和物力。相对于切片级标记,仅标记图像中是否含有目
标的图像级标记较为容易。该文利用少量切片级标记的样本和大量图像级标记的样本,提出一种基于卷积神经网
络的半监督SAR图像目标检测方法。该方法的目标检测网络由候选区域提取网络和检测网络组成。半监督训练过
程中,首先使用切片级标记的样本训练目标检测网络,训练收敛后输出的候选切片构成候选区域集;然后将图像
级标记的杂波样本输入网络,将输出的负切片加入候选区域集;接着将图像级标记的目标样本也输入网络,对输
出结果中的正负切片进行挑选并加入候选区域集;最后使用更新后的候选区域集训练检测网络。更新候选区域集
和训练检测网络交替迭代直至收敛。基于实测数据的实验结果证明,所提方法的性能与使用全部样本进行切片级
标记的全监督方法的性能相差不大。
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