【摘 要】
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目的基于深度学习的飞机目标识别方法在遥感图像解译领域取得了很大进步,但其泛化能力依赖于大规模数据集。条件生成对抗网络(conditional generative adversarial network,CGAN)可用于产生逼真的生成样本以扩充真实数据集,但对复杂遥感场景的建模能力有限,生成样本质量低。针对这些问题,提出了一种结合CGAN样本生成的飞机识别框架。方法改进条件生成对抗网络,利用感知损
【机 构】
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中国科学院空天信息创新研究院,北京100190;中国科学院大学电子电气与通信工程学院,北京100049;中国科学院大学,北京100049;中国科学院空天信息创新研究院网络信息体系技术重点实验室,北京1
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目的基于深度学习的飞机目标识别方法在遥感图像解译领域取得了很大进步,但其泛化能力依赖于大规模数据集。条件生成对抗网络(conditional generative adversarial network,CGAN)可用于产生逼真的生成样本以扩充真实数据集,但对复杂遥感场景的建模能力有限,生成样本质量低。针对这些问题,提出了一种结合CGAN样本生成的飞机识别框架。方法改进条件生成对抗网络,利用感知损失提高生成器对遥感图像的建模能力,提出了基于掩膜的结构相似性(structural similarity
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