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[期刊论文] 作者：黄琼男,朱卫纲,李永刚,
来源：电讯技术 年份：2021
算法和数据是影响深度学习技术发展的两大关键因素,大多数学者专注于算法的改进和开拓,仅有少部分学者致力于数据的研究.构建合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像舰船数据集是SAR舰船目标检测项目的第一步,也是星载SAR图像实际工程应用的基础.分析......
[期刊论文] 作者：黄琼男,朱卫纲,李永刚,
来源：兵器装备工程学报 年份：2021
针对构建SAR图像数据集中特定类型的数据样本不足、图像分辨率较低的问题,利用传统的SAR数据扩充方法存在多样性不足、实用性不强等缺点,而生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)可操作性强、能够无监督地学习到各种数据特征,不少学者将其应用于SAR......
[期刊论文] 作者：李永刚,朱卫纲,黄琼男,
来源：兵工自动化 年份：2021
目标检测是合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像方面的研究热点,综述SAR图像目标检测的几种方法.通过对传统方法SAR图像目标检测和基于深度学习的SAR图像目标检测进行梳理总结,从实验方面验证深度学习在复杂背景下SAR图像舰船检测存在的问题,分析目......
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