【摘 要】
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随着深度学习方法在计算机视觉领域的崛起,如何将其应用于具有全天时、全天候等优点的SAR图像也成为一大研究重点.相较于传统图像,SAR图像由于其难判读、应用人群较少等原因
【机 构】
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北京化工大学信息科学与技术学院,中国科学院空天信息创新研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61871413、61801015)
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随着深度学习方法在计算机视觉领域的崛起,如何将其应用于具有全天时、全天候等优点的SAR图像也成为一大研究重点.相较于传统图像,SAR图像由于其难判读、应用人群较少等原因难以获得大量标注数据.本文提出一种基于场景合成和锚点约束的SAR图标检测方法.通过区域生长算法和阈值法对SAR车辆目标及其阴影进行分割,然后随机嵌入SAR复杂场景中的合理区域来合成目标检测数据集.针对SAR车辆目标的几何特性、图像分辨率参数,对Faster-RCNN中的锚点大小进行约束,减少不符合SAR车辆目标检测框尺寸的候选框,大量约简冗
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