典型文献
基于不变特征的多源遥感图像舰船目标检测算法
文献摘要：
由于域偏移的存在,多源图像舰船目标检测任务面临着不同源传感器带来的图像风格差异难题.另外,为特定数据源训练特定的检测模型会消耗大量的计算资源,严重限制了其在军民用领域的工程应用.因此,设计一个通用网络以有效检测来自不同源遥感数据的舰船目标成了当下的研究热点.针对该需求,本文提出了一种基于不变特征的通用舰船目标检测方法,通过充分利用多源数据之间的共享知识实现通用遥感目标的网络检测.本方法由2部分组成:图像级的风格转换网络和特征级的域自适应网络.具体地,前者采用风格转换网络生成接近真实分布的伪多源图像,拉近多源数据之间的分布,在图像层面上学习多源数据的不变特征;为学习特征层面上多源数据的不变特征,后者通过适应网络对多源特征进行信息解耦,通过域注意力网络的自适应权重分配实现特征重组.本文在NWPU VHR-10,SSDD,HRSC和SAR-Ship-Dataset数据集上进行实验验证,结果表明:所提方法通过不变特征之间的信息互补,缓解了域偏移问题,可有效检测多源遥感数据.本文方法在上述多源数据集上的平均mAP为90.8％,相比现有主流舰船目标检测方法可以提高1.4％～10.6％.
文献关键词：
舰船检测;遥感图像;深度学习;风格转换;域自适应
中图分类号：
作者姓名：
杨曦;张鑫;郭浩远;王楠楠;高新波
作者机构：
西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,陕西西安710071;重庆邮电大学图像认知重庆市重点实验室,重庆400065
文献出处：
引用格式：
[1]杨曦;张鑫;郭浩远;王楠楠;高新波-.基于不变特征的多源遥感图像舰船目标检测算法)[J].电子学报,2022(04):887-899
A类：
B类：
不变特征,多源遥感图像,舰船目标检测,目标检测算法,域偏移,多源图像,不同源,风格差异,数据源,检测模型,计算资源,军民,民用领域,一个通,有效检测,目标检测方法,过充,多源数据,遥感目标,网络检测,风格转换,换网,域自适应网络,拉近,学习特征,多源特征,解耦,注意力网络,自适应权重,权重分配,特征重组,NWPU,VHR,SSDD,HRSC,SAR,Ship,Dataset,信息互补,多源遥感数据,mAP,舰船检测
AB值：
0.375254
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
