【摘 要】
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针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像中飞机目标散射点离散化程度高,周围背景干扰复杂,现有算法对飞机浅层语义特征表征能力弱等问题,本文提出了基于注意力特征融合网络(Attention Feature Fusion Network,AFFN)的SAR图像飞机目标检测算法.通过引入瓶颈注意力模块(Bottleneck Attention Module,BAM),本文在AFFN中构建了包含注意力双向特征融合模块(Attention Bidirectional Featu
【机 构】
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国防科技大学电子信息系统与复杂电磁环境效应国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61971426)。
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针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像中飞机目标散射点离散化程度高,周围背景干扰复杂,现有算法对飞机浅层语义特征表征能力弱等问题,本文提出了基于注意力特征融合网络(Attention Feature Fusion Network,AFFN)的SAR图像飞机目标检测算法.通过引入瓶颈注意力模块(Bottleneck Attention Module,BAM),本文在AFFN中构建了包含注意力双向特征融合模块(Attention Bidirectional Featu
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