深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在大數(shù)據(jù)的滋養(yǎng)下迸發(fā)出巨大活力,它在有大量人工標(biāo)注數(shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中取得了很大進(jìn)展。然而,在遙感圖像領(lǐng)域,有人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)極其稀少,如何在少標(biāo)簽的遙感數(shù)據(jù)中利用深度學(xué)習(xí)對(duì)其解譯成為研究的熱點(diǎn)。合成孔徑雷達(dá)SAR圖像和光學(xué)遙感圖像是兩種常見的遙感數(shù)據(jù),SAR圖像的分割過程中存在若干空間上互不連通、大小不同的極不勻質(zhì)區(qū)域,這些極不勻質(zhì)區(qū)域的分割存在樣本不平衡問題;另外,光學(xué)遙感圖像的目標(biāo)檢測(cè)由于訓(xùn)練樣本數(shù)量的限制,部分目標(biāo)的背景過于單一,訓(xùn)練出的目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)復(fù)雜背景的魯棒性不佳,在測(cè)試集因背景存在差異而產(chǎn)生大量虛警;最后,常見的單階段光學(xué)遙感圖像的目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)全局的形狀信息利用不足,使其面臨分類精度和定位精度相互制約的困境。針對(duì)以上問題,本文將生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)引入SAR圖像極不勻質(zhì)區(qū)域樣本的生成任務(wù)以及光學(xué)遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)樣本的生成任務(wù),并將DoG脊波濾波器引入光學(xué)遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)。主要內(nèi)容如下:1.針對(duì)SAR圖像極不勻質(zhì)區(qū)域的樣本不平衡問題,提出了一種基于素描及結(jié)構(gòu)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的SAR圖像極不勻質(zhì)區(qū)域樣本生成方法。本文針對(duì)SAR圖像的極不勻質(zhì)區(qū)域,構(gòu)造生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GA... 

【文章來源】：西安電子科技大學(xué)陜西省211工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：90 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

基于區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SSD在IPIU7T02數(shù)據(jù)集的檢測(cè)示例


本文編號(hào)：3620671