【摘 要】
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为了解决光学遥感探测中民用商用船舶和军舰样本不足的问题，提出面向船舶遥感图像的Wasserstein距离生成对抗网络（ship-WGAN）。在ship-WGAN中，生成器网络以U-Net结构为主，并利用重建损失和感知风格损失提高生成器生成图像的能力；在判别器中引入残差模块，减少网络参数的计算量。在Google Earth获取5类船舶遥感图像建立训练集，以此验证ship-WGAN的性能；在生成图像质
【机 构】
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哈尔滨工程大学先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室
【基金项目】
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航空科学基金项目（201801P6002）；
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为了解决光学遥感探测中民用商用船舶和军舰样本不足的问题，提出面向船舶遥感图像的Wasserstein距离生成对抗网络（ship-WGAN）。在ship-WGAN中，生成器网络以U-Net结构为主，并利用重建损失和感知风格损失提高生成器生成图像的能力；在判别器中引入残差模块，减少网络参数的计算量。在Google Earth获取5类船舶遥感图像建立训练集，以此验证ship-WGAN的性能；在生成图像质量方面，峰值信噪比、结构相似性度量、起始距离分别可以达到24.91 dB、0.92、0.99；扩充样本后训练图像识别模型，识别准确率能够提升6%。提出的ship-WGAN可以生成高质量的船舶遥感图像虚拟样本，提高船舶识别的准确率，达到数据增广的效果。
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