典型文献
跨模态域自适应SAR图像舰船检测与识别
文献摘要：
针对合成孔径雷达(SAR)数据成像质量差和标注不足的问题,提出一种跨模态域自适应端到端的SAR图像舰船目标检测与识别方法.首先,针对SAR舰船检测中目标特征辨识度低和背景信息复杂度高的问题,设计了融合多尺度特征和局部上下文信息及背景抑制来改进兴趣区域变换网络(RoITransformer)的特征表达能力;然后,针对SAR数据属性标签标注困难及样本缺乏的问题,设计了域适应模块在全局和实例级别实现对齐特征,将属性知识从光学数据跨模态迁移到SAR数据上.自建了近岸区域高分辨率SAR舰船数据集(HRSSRD),结果表明:所提方法在HRSSRD上实现了 88.5％的检测精度,在舰船检测和军民识别任务上具有良好的性能.
文献关键词：
舰船检测;军民舰船识别;合成孔径雷达(SAR)图像;迁移学习;域自适应
中图分类号：
作者姓名：
宋玉成;李景润;田甜;田金文
作者机构：
华中科技大学人工智能与自动化学院,湖北 武汉430074;华中科技大学 多谱信息处理技术国家级重点实验室,湖北 武汉430074
文献出处：
引用格式：
[1]宋玉成;李景润;田甜;田金文-.跨模态域自适应SAR图像舰船检测与识别)[J].华中科技大学学报（自然科学版）,2022(11):107-113
A类：
RoITransformer,HRSSRD,军民舰船识别
B类：
跨模态,域自适应,SAR,舰船检测,合成孔径雷达,成像质量,端到端,舰船目标检测,目标检测与识别,目标特征,特征辨识度,背景信息,多尺度特征,局部上下文,上下文信息,背景抑制,兴趣区域,域变换,变换网络,特征表达,表达能力,数据属性,属性标签,标签标注,样本缺乏,域适应,对齐,性知识,模态迁移,近岸,岸区,检测精度,迁移学习
AB值：
0.340206
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