[发明专利]基于域适应半监督学习的SAR目标识别方法有效
| 申请号： | 202210860624.5 | 申请日： | 2022-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN114943879B | 公开（公告）日： | 2022-10-04 |
| 发明（设计）人： | 潘宗序;陈柯洋;胡玉新;韩冰 | 申请（专利权）人： | 中国科学院空天信息创新研究院 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06V20/10;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 任岩 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： |
本发明提供一种基于域适应半监督学习的SAR目标识别方法，涉及SAR目标识别技术领域，用以解决无标记样本对初始模型的继续优化的作用较为有限、模型的准确度不高的技术问题。该方法将无标记样本做强弱两种方式的增强，将更具有多样性、识别难度更大的强增强样本用于模型的训练，并将强增强样本所对应弱增强样本的伪标签作为其伪标签以保证伪标签的正确性，通过对强弱增强样本的使用使得模型能够得到更加有效的训练；通过构建域适应损失减少标记和无标记样本间的域差异，有效地减少了错误伪标签的数量；通过在无标记样本的分类损失中加入 |
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| 搜索关键词： | 基于 适应 监督 学习 sar 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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