面向舰船目标检测的SAR图像数据PCGAN生成方法

摘要：

针对现有合成孔径雷达(SAR)图像数据生成方法大多无法同时生成舰船图像及其检测标签的问题,面向SAR舰船图像生成及目标检测任务,构建基于位置信息的条件生成对抗网络(PCGAN).首先,提出将舰船位置信息作为约束条件用于限制生成图像中舰船的位置,并将其作为舰船图像的检测标签;随后,引入Wasserstein距离稳定PCGAN的训练过程;最后,利用生成的SAR舰船图像及对应检测标签完成YOLOv3网络的端到端训练,实现舰船数据增强与目标检测的协同学习,进而获得更耦合目标检测实际应用的多样性数据.在HRSID(high resolution SAR image dataset)数据集上的实验结果表明,PCGAN方法能生成清晰、鲁棒的SAR舰船数据,舰船检测准确度最高提升1.01％,验证了所提出方法的有效性.

关键词：合成孔径雷达、生成对抗网络、数据增强、舰船检测、位置信息

所属期刊栏目：59

分类号：TP391.41;TP183(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;中央高校基本业务费专项

在线出版日期：2024-09-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：547-555