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增强-检测级联SAR地面目标检测网络
1
作者
陈宝翔
行坤
《电子设计工程》
2025年第3期151-155,161,共6页
在合成孔径雷达地面目标检测任务中,传统检测方法因为在处理过程中采用固定模型假设而导致性能严重下降。卷积神经网络作为一种基于数据驱动的方法,在拥有足够的训练集时可以显著提高目标检测的准确性,但在检测陆地背景下的微小目标时...
在合成孔径雷达地面目标检测任务中,传统检测方法因为在处理过程中采用固定模型假设而导致性能严重下降。卷积神经网络作为一种基于数据驱动的方法,在拥有足够的训练集时可以显著提高目标检测的准确性,但在检测陆地背景下的微小目标时性能仍不稳定。为了应对这些挑战,提出了一种先增强后检测的地面目标检测框架。其中包括以Transformer为骨干网络的增强网络、增强目标特征区分度的跨特征空间注意力模块以及具有多尺度特征的检测网络。形成一个级联的目标检测网络架构,以实现更好的推理性能。使用MSTAR基准数据集对提出的网络进行实验,证明提出的级联网络在各项指标上超过其他现有方法,其精度最高可以达到93.6%。
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关键词
合成孔径雷达
地面目标检测
自动目标识别
Transformer网络
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职称材料
题名
增强-检测级联SAR地面目标检测网络
1
作者
陈宝翔
行坤
机构
中国科学院空天信息创新研究院
中国科学院大学电子电气与通信工程学院
出处
《电子设计工程》
2025年第3期151-155,161,共6页
文摘
在合成孔径雷达地面目标检测任务中,传统检测方法因为在处理过程中采用固定模型假设而导致性能严重下降。卷积神经网络作为一种基于数据驱动的方法,在拥有足够的训练集时可以显著提高目标检测的准确性,但在检测陆地背景下的微小目标时性能仍不稳定。为了应对这些挑战,提出了一种先增强后检测的地面目标检测框架。其中包括以Transformer为骨干网络的增强网络、增强目标特征区分度的跨特征空间注意力模块以及具有多尺度特征的检测网络。形成一个级联的目标检测网络架构,以实现更好的推理性能。使用MSTAR基准数据集对提出的网络进行实验,证明提出的级联网络在各项指标上超过其他现有方法,其精度最高可以达到93.6%。
关键词
合成孔径雷达
地面目标检测
自动目标识别
Transformer网络
Keywords
Synthetic Aperture Radar(SAR)
ground target detection
Automatic Target Recognition(ATR)
Transformer network
分类号
TN959.1 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
增强-检测级联SAR地面目标检测网络
陈宝翔
行坤
《电子设计工程》
2025
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