[发明专利]基于场景特性学习的半监督SAR舰船检测方法在审
| 申请号： | 202310015820.7 | 申请日： | 2023-01-05 |
| 公开（公告）号： | CN115953695A | 公开（公告）日： | 2023-04-11 |
| 发明（设计）人： | 杜兰;杜宇昂;郭昱辰;石钰;李毅 | 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;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/08;G06V10/25;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 王品华 |
| 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场景特性学习的半监督SAR舰船检测方法，主要解决现有技术在网络训练时对目标级标注的SAR图像依赖过高，且对复杂场景目标检测虚警过多的问题，其方案为：采集大幅SAR图像生成训练集；构建半监督SAR舰船检测网络，并对其进行训练；将待测试SAR图像输入到训练好的半监督SAR舰船检测网络中，得出不同场景测试子图像的目标框位置和类别；将每张测试子图像的目标框位置映射到待测试的每张大幅SAR图像的对应位置上，得到大幅SAR图像的舰船检测结果。本发明减轻了网络训练对目标级标注的依赖，降低了内陆虚警、近岸虚警和远海漏警，提升了SAR舰船检测性能，可用于从SAR图像中检测出感兴趣的舰船目标。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 场景 特性 学习 监督 sar 舰船 检测 方法 | ||
【主权项】：
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