基于特征融合卷积神经网络的SAR图像目标检测方法

刘志宏; 李玉峰

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基于特征融合卷积神经网络的SAR图像目标检测方法

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cqvip:针对合成孔径雷达图像目标在背景复杂、场景较大、干扰杂波较多情况下检测困难的问题,设计一种层数较少的卷积神经网络,在完备数据集验证其特征提取效果后,作为基础特征提取网络使用。在训练数据集中补充复杂的大场景下目标训练样本。同时设计一种多层次卷积特征融合网络,增强对大场景下小目标的检测能力。通过对候选区域网络和目标检测网络近似联合训练后,得到一个完整的可用于不同的复杂大场景下SAR图像目标检测的模型。实验结果表明,该方法在SAR图像目标检测方面具有较好的效果,在测试数据集中具有0.86的AP值。

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来源
《微处理机》 |2020年第2期|31-37|共7页
作者
刘志宏; 李玉峰;
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作者单位

吉林航空维修有限责任公司吉航民机公司吉林132102;

沈阳航空航天大学电子信息工程学院沈阳110136;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数据、图像处理及录取;
关键词
合成孔径雷达; 卷积神经网络; 目标检测; 特征融合; 复杂大场景;

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