基于生成对抗网络和线上难例挖掘的SAR图像舰船目标检测

TN957.51; 基于深度学习的SAR图像舰船目标检测算法对图像的数量和质量有很高的要求,而收集大体量的舰船SAR图像并制作相应的标签需要消耗大量的人力物力和财力.该文在现有SAR图像舰船目标检测数据集(SSDD)的基础上,针对目前检测算法对数据集利用不充分的问题,提出基于生成对抗网络(GAN)和线上难例挖掘(OHEM)的SAR图像舰船目标检测方法.利用空间变换网络在特征图上进行变换,生成不同尺寸和旋转角度的舰船样本的特征图,从而提高检测器对不同尺寸、旋转角度的舰船目标的适应性.利用OHEM在后向传播过程中发掘并充分利用难例样本,去掉检测算法中对样本正负比例的限制,提高对样本的利用率.通过在...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	电子与信息学报 2019, Vol.41 (1), p.143-149
Hauptverfasser:	李健伟, 曲长文, 彭书娟, 江源
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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