17、基于紧凑卷积神经网络的合成孔径雷达图像分类研究

最新推荐文章于 2025-10-13 15:44:02 发布
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分类专栏： SAR数据与深度学习融合 文章标签： 合成孔径雷达图像分类 紧凑卷积神经网络 自适应CNN
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jupyter5notebook/article/details/151003284

基于紧凑卷积神经网络的合成孔径雷达图像分类研究

1. 数据介绍
  • Flevoland, AIRSAR, L - band (Flevo_L)
    • 数据于1989年8月中旬的MAESTRO - 1活动中获取，分辨率为12×6平方米，尺寸为750×1024。
    • 该区域场景包含大片植被、不同土壤类型、少量水域和人造结构，常用于土地和作物分类应用。
    • 其全极化数据被广泛使用，对应的GTD包含15个类别，如水域、豌豆、油菜籽等。为评估训练样本数量对分类性能的影响，每类训练样本数量在120 - 480之间变化。
  • Flevoland, RADARSAT - 2, C - band (Flevo_C)
    • 数据于2008年4月获取，分辨率为10×5平方米。
    • 与Flevo_L地形覆盖相似，但类别数量显著减少，更侧重于人造地形类型。
    • 所选子区域尺寸约为1600×2400像素，GTD包含四个类别：水域、城市、森林和农田。实验中训练集与测试集按1:100的比例划分。
2. 实验设置
  • 数据滤波
    • 部分极化SAR图像中，仅对单极化PDelta_X图像进行斑点滤波以减少噪声，因为Dresden_X数据已在RE MGD模式下获取。
    • 所有四个PolSAR图像均使用5×5窗口
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TRGS 2024 | 用于部分方位角合成孔径雷达非合作目标识别的对比特征解缠方法
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04-26 91
深度学习算法在合成孔径雷达（SAR）自动目标识别（ATR）任务中取得了最先进的进展。理论上，它们假设训练样本和测试样本是独立同分布的，以实现泛化，但这在实际的ATR场景中很难实现。在本文中，作者提出了一种新颖的对比特征解缠框架ConFeDent，旨在在分布一致性较弱的条件下学习具有更好泛化性能的特征。具体来说，ConFeDent旨在描述任意两个SAR训练样本之间的语义交互，而不是将它们独立对待。它可以通过半参数几何变换模型和二阶能量模型，从整个样本中隐式地解缠编码姿态和身份信息的特征。特别地，除了身份标签，
16、基于紧凑卷积神经网络的合成孔径雷达图像分类
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15、利用紧凑型卷积神经网络进行合成孔径雷达图像分类
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19、合成孔径雷达图像分类与作物类型分类研究
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25、合成孔径雷达极化技术在海洋溢油监测中的应用
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09-24 56
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本文探讨了模因算法（MAs）在深度学习图像处理中的优化应用，重点分析其在车辆保险行业中的潜力。针对传统理赔流程效率低下的问题，文章介绍了基于卷积神经网络（CNN）的三种图像处理应用：自动目标检测、自动驾驶场景语义分割和自动汽车损伤检测，并详细阐述了如何利用模因算法优化模型参数与结构，提升检测准确性与鲁棒性。模因算法在特征选择、参数微调和图像增强等方面展现出显著优势，为计算机视觉任务提供了高效的优化手段。未来可拓展至医学影像、视频监控等领域，结合其他优化算法进一步提升性能。
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