典型文献
联合生成对抗网络和检测网络的SAR图像目标检测
文献摘要：
针对合成孔径雷达图像目标检测中存在的样本获取困难且数量有限问题,提出了联合生成对抗网络和检测网络的学习模型.利用原始训练集对特别设计的超快区域卷积神经网络进行预训练;通过基于注意力机制的深度学习生成对抗网络生成高质量合成样本,并输入检测网络进行预测;依据预测信息和概率等价类属标签分配策略为新生样本提供注释信息,并以一定占比对原始训练集进行扩充;利用扩充数据集对检测网络进行再训练.多组仿真实验证明,所提框架能够有效提升网络检测效率和性能.
文献关键词：
生成对抗网络;快速区域卷积神经网络;合成孔径雷达;目标检测
中图分类号：
作者姓名：
韩子硕;王春平;付强;赵斌
作者机构：
陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系,河北石家庄 050003
文献出处：
引用格式：
[1]韩子硕;王春平;付强;赵斌-.联合生成对抗网络和检测网络的SAR图像目标检测)[J].国防科技大学学报,2022(03):164-175
A类：
B类：
生成对抗网络,测网,SAR,图像目标检测,合成孔径雷达图像,训练集,超快,预训练,注意力机制,合成样本,据预测,等价,类属,标签分配,分配策略,略为,充数,网络检测,检测效率,快速区域卷积神经网络
AB值：
0.274009
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