典型文献
一种大场景SAR图像中舰船检测虚警抑制方法
文献摘要：
针对进行实际大场景合成孔径雷达(SAR)图像舰船检测时容易出现众多陆地上的虚警问题,文中提出一种基于纯背景混合训练的方法来抑制大场景SAR舰船检测的虚警.该方法的核心是将不含有舰船的图像样本(纯背景样本)也输入到网络中进行训练,使网络能够学习纯背景样本特征,最终实现陆地上一些与舰船相似度高的强散射亮点的虚警抑制.由于现有公开的数据集缺少纯背景图像样本,为了便于验证该方法的有效性,文中还组建了由10幅Sentinel-1大场景SAR图像组成的纯背景混合训练SAR舰船检测数据集.在该数据集上,两种单阶段检测器(RetinaNet和SSD)和两种双阶段检测器(Faster R-CNN和Cascade R-CNN)的实验对比结果表明纯背景混合训练可以有效抑制大场景SAR图像中舰船检测的虚警.
文献关键词：
合成孔径雷达舰船检测;虚警抑制;大场景;深度学习;纯背景混合训练
中图分类号：
作者姓名：
张天文;张晓玲
作者机构：
电子科技大学信息与通信工程学院,成都611731
文献出处：
引用格式：
[1]张天文;张晓玲-.一种大场景SAR图像中舰船检测虚警抑制方法)[J].现代雷达,2022(02):1-8
A类：
虚警抑制,纯背景混合训练,合成孔径雷达舰船检测
B类：
大场景,SAR,抑制方法,像样,够学,样本特征,强散射,背景图,Sentinel,图像组,检测数据集,单阶段,检测器,RetinaNet,SSD,双阶段检测,Faster,Cascade,实验对比
AB值：
0.18172
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