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[期刊论文] 作者：刘畅,朱卫纲,
来源：兵器装备工程学报 年份：2021
针对合成孔径雷达(SAR)图像传统检测算法精度低、鲁棒性差等特点,对基于卷积神经网络的SAR图像目标检测算法进行归纳总结。归纳了基于CNN的目标检测框架的发展现状,并综述了...
[期刊论文] 作者：刘畅,朱卫纲,,
来源：遥感信息 年份：2021
针对SAR图像船舶目标检测中存在的多尺度检测问题,提出了一种加权双向特征金字塔网络对提取的特征进行融合。首先,在双向特征金字塔网络的基础上移除单输入节点,并添加横向捷径;然后,利用可学习的权重对输入特征加权融合,以学习不同输入特征的重要性,分配不同尺......
[期刊论文] 作者：阳榴,朱卫纲,吕守业,马爽,
来源：系统工程与电子技术 年份：2021
针对当前波形单元提取技术难以应用于非协作多功能雷达(multi-function radar,MFR)实侦数据的问题,构建了基于MFR多参数序列的二分类模型,在此基础上提出了一种自适应确定输入参数的密度聚类算法进行分类.该方法无需依靠MFR波形库的先验知识,采用无监督学习的方......
[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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