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基于生成对抗网络的遥感光学影像舰船样本仿真
1
作者
冀锐
马磊
+5 位作者
张靖
王卫红
郭祉辀
万献慈
肖蕾
万玮
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期883-892,共10页
基于遥感数据获取的真实舰船数据集数量非常有限,难以满足深度学习算法训练对样本数量的需求。针对此问题,利用三维模型和能够进行风格迁移的生成对抗网络,提出一种高质量的包含舰船目标的三波段光学高分辨率遥感图像仿真方法。基于构...
基于遥感数据获取的真实舰船数据集数量非常有限,难以满足深度学习算法训练对样本数量的需求。针对此问题,利用三维模型和能够进行风格迁移的生成对抗网络,提出一种高质量的包含舰船目标的三波段光学高分辨率遥感图像仿真方法。基于构建的数据集,进行仿真样本的生成及评估。研究结果表明,该方法能够合成在视觉上接近真实影像的图像,通过加入合成样本对目标检测模型进行训练,可以使Faster-RCNN和YOLOv5的全类平均正确率mAP分别提升2.6%和2.3%。
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关键词
舰船目标检测
高分辨率光学影像
仿真样本
深度学习
生成对抗网络
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职称材料
题名
基于生成对抗网络的遥感光学影像舰船样本仿真
1
作者
冀锐
马磊
张靖
王卫红
郭祉辀
万献慈
肖蕾
万玮
机构
北京大学地球与空间科学学院
中国电子科技集团公司电子科学研究院
大连理工大学城市学院
出处
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期883-892,共10页
文摘
基于遥感数据获取的真实舰船数据集数量非常有限,难以满足深度学习算法训练对样本数量的需求。针对此问题,利用三维模型和能够进行风格迁移的生成对抗网络,提出一种高质量的包含舰船目标的三波段光学高分辨率遥感图像仿真方法。基于构建的数据集,进行仿真样本的生成及评估。研究结果表明,该方法能够合成在视觉上接近真实影像的图像,通过加入合成样本对目标检测模型进行训练,可以使Faster-RCNN和YOLOv5的全类平均正确率mAP分别提升2.6%和2.3%。
关键词
舰船目标检测
高分辨率光学影像
仿真样本
深度学习
生成对抗网络
Keywords
ship detection
high-resolution optical image
synthetic samples
deep learning
generative adversarial networks
分类号
U674.7 [交通运输工程—船舶及航道工程]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
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1
基于生成对抗网络的遥感光学影像舰船样本仿真
冀锐
马磊
张靖
王卫红
郭祉辀
万献慈
肖蕾
万玮
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
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