11、基于SAR图像的飞机检测中深度神经网络架构比较

SAR图像飞机检测深度网络对比

血量Lua

于 2025-09-10 16:16:28 发布

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分类专栏： SAR数据与深度学习融合文章标签： SAR图像飞机检测深度神经网络

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/q9r0s/article/details/152121510

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基于SAR图像的飞机检测中深度神经网络架构比较

1. 检测性能评估与分析

在飞机检测任务中，使用合成孔径雷达（SAR）图像对不同的深度神经网络（DNN）进行性能评估。评估指标包括正确检测数（CDN）、真实飞机数（GTN）、误报数（FAN）和检测目标数（DTN），同时记录每张SAR图像的测试时间（t1）和完成100个训练周期的训练时间（t2）。

网络	机场	检测率 (DR, CDN/GTN)	误报率 (FAR, FAN/DTN)	t1 (s)	t2 (h)
EfficientDet - D0	I	96.97% (32/33)	23.81% (10/42)	5.98	5.10
	II	77.50% (93/120)	34.51% (49/142)	18.05
	III	83.22% (119/143)	46.64% (104/223)

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目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的SAR图像舰船目标检测

qq_36130719的博客

12-11

1261

旋转边框的由来是目标检测迈向更加精准的关键一步，如图2.1所示，旋转边框比正常的垂直边框包围起来要更加的紧致，包含其他“目标物”的可能性也会比较低，同时目标框中的背景信息也更加少，可以近乎完全将船舶与背景分开，这点对于交叠较多排列紧密的船只尤其重要[47]，同时旋转边框所带来的视觉感受是锚框的长宽高与真实船舶的尺寸相对一致，所得到的舰船的目标检测就会更加的精准，检测结果以及视觉感受也会更加优秀。

基于matlab的SAR图像中自动目标识别(附源码)

珞瑜的博客

02-14

2366

此示例使用 MSTAR 待筛选数据数据集的子集，该子集包含 300 个训练和 50 个测试待筛选图像，具有五个不同的目标。使用的目标类型是BTR-60（装甲车），BRDM-2（战车），ZSU-23 / 4（坦克），T62（坦克）和SLICY（多个简单的几何形状静态目标）。这些图像是在15度的凹陷角下拍摄的。本文采用的R-CNN网络不仅解决了检测和识别一体化的问题，而且提供了可扩展到大场景SAR图像的有效且高效的性能解决方案。检测器应返回它认为检测到的目标所在的边界框集合，以及指示每次检测置信度的分数。

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10、基于合成孔径雷达图像的飞机检测中深度神经网络架构比较

jupyter5notebook的博客

08-13

本文比较了多种深度神经网络在合成孔径雷达（SAR）图像中进行飞机检测的性能。由于SAR图像存在斑点噪声、飞机尺寸和形状异质性以及复杂背景干扰等挑战，选择了SSD、Faster-RCNN、EfficientDet、YOLOv5、EWFAN和EBPA2N六种网络进行实验评估。通过在三个不同复杂程度的机场SAR图像上测试，结果表明EBPA2N在漏检和误报平衡以及复杂背景下检测准确性方面表现最优。文章为未来优化更高效、更准确的飞机检测方法提供了参考。

基于深度学习神经网络SRGAN图像超分重建系统

修行之路

03-29

1064

基于深度学习神经网络SRGAN图像超分重建

题目：机载SAR图像目标检测技术研究

weixin_45969381的博客

05-29

3167

因此，目标检测技术的出现为军事人员提供了一种高效的解决方案，它可以智能筛选图像中的关键信息，大幅提升处理速度。随后，本文对相关技术进行了全面的梳理和介绍，不仅回顾了SAR图像处理技术和目标检测技术的发展历程，还深入分析了现有研究的成果和不足，为后续的研究工作提供了坚实的理论支撑和参考依据。通过引入一种渐进特征金字塔网络（AFPN）模块，融合两个相邻的低级特征开始，逐步将更高级别的特征融入融合过程，从而减少了非相邻级别之间的语义差距，使其能够更好地适应SAR图像的特性，提高了目标检测的准确性和效率。

SAR图像船舶检测+yolov8船舶检测目标检测系统+yolov8 ui界面

qq1309399183的博客

12-23

1783

SAR图像船舶检测+yolov8船舶检测目标检测系统+yolov8 ui界面

4、合成孔径雷达（SAR）图像变化检测方法综述

q9r0s的博客

09-03

本文综述了合成孔径雷达（SAR）图像变化检测的多种方法，涵盖基本算子法、多尺度变化检测、基于模糊规则的建筑物变化检测以及多种无监督深度学习方法。详细介绍了各类方法的原理、流程及优缺点，并对比分析了适用场景。文章还探讨了实际应用中的选择建议与未来发展趋势，如深度学习融合、多源数据协同和检测流程智能化，旨在为SAR变化检测领域的研究与应用提供系统性参考。

YOLOv8+SAR图像船舶目标检测系统

qq1309399183的博客

12-12

1428

YOLOv8+SAR图像船舶目标检测系统

yolov8+sar图像建筑物旋转目标检测与部署

QQ_1309399183的博客

02-09

1015

综上所述，本项目成功地实现了基于YOLOv8架构的SAR图像建筑物检测系统。通过一系列技术创新和优化措施，解决了传统方法面临的诸多难题。未来的工作将继续探索更多改进方向，如跨模态融合、弱监督/无监督学习等，进一步提升系统的鲁棒性和实用性。

网络游戏-基于无监督深度神经网络的SAR图像变化检测方法.zip

09-19

基于无监督深度神经网络的 SAR 图像变化检测方法主要依赖于自编码器、生成对抗网络（GANs）、卷积自编码器（CAEs）等模型。这些模型能够在没有标签数据的情况下，通过学习 SAR 图像的内在结构和特征来自行发现变化...

基于深度学习神经网络的SAR图像目标识别算法.pdf

08-19

本文中提出的基于深度学习神经网络的SAR图像目标识别算法可以应用于实际应用中，例如对SAR图像中的飞机、船舶、车辆等目标进行识别和分类。该算法可以自动学习到图像的特征表示，并且可以处理大规模数据，从而提高...

基于改进YOLOv8算法实现高精度实时安全带使用状态智能监测与预警的深度学习目标检测系统源码及完整项目实践指南_包含2300张高质量标注图像的安全带专用数据集YOLOv8目标检测.zip

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