[发明专利]基于无监督域适应CNN的SAR图像目标检测方法有效
| 申请号： | 202011290954.2 | 申请日： | 2020-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN112395987B | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 杜兰;石钰;郭昱辰 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084;G06T7/11;G06T7/136 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 田文英;陈媛 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于无监督域适应CNN的SAR图像目标检测方法,主要针对现有技术的不足，提出了一种基于无监督域适应CNN的SAR图像目标检测方法用于SAR图像目标检测。其实现步骤是：(1)生成源域数据集；(2)生成目标域训练集和目标域测试集；(3)构建多层特征域适应网络；(4)训练循环一致性生成对抗网络；(5)训练多层特征域适应网络；(6)利用迭代伪标记方法训练Faster R‑CNN；(7)对目标域测试集中的测试SAR图像进行位置检测。本发明借助了有标记源域数据的知识，具有准确率高且在目标域不需要使用标记的SAR图像训练目标检测的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 适应 cnn sar 图像 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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