基于非监督网络的军事目标识别算法的研究

李鑫; 王晟全; 李昂

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军事目标识别是目标检测领域中的一大研究方向,这对于提前侦测敌情和精准打击目标具有重要的意义,目前,主流的军事目标识别算法主要是运用YOLO,Fast RCNN等非监督深度学习网络模型,这些方式都是通过将手动标注的数据集输入到网络中,经过处理输出结果,但是数据集数量总是有限的,在精度上有所欠缺,泛化能力也不足.针对这种问题,提出了基于非监督网络的军事目标识别算法,可以通过生成式对抗网络(GAN)有效地解决数据集不足以及精度不够的问题.

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来源
《电光与控制》 |2021年第10期|36-39|共4页
作者
李鑫; 王晟全; 李昂;
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作者单位

南京理工大学紫金学院南京 210000;

南京理工大学紫金学院南京 210000;

南京理工大学紫金学院南京 210000;

南京邮电大学通信学院南京 210000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类军用飞机（战机）;
关键词
军事目标识别; 目标检测; YOLO; 非监督网络; 深度学习;

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