文档名：基于难例挖掘和定位损失的虚警抑制方法研究
合成孔径雷达(SAR)图像船只检测可以实现广域视场内快速发现船只目标,在军事侦察、海洋航运管控等领域有着广泛的应用.针对SAR图像船只目标检测中存在的虚警率高的问题,采用难样本挖掘与基于区域的定位损失相结合的方法,实现对图像中难分目标的有效区分.在卷积神经网络困难样本训练方法分析的基础上,通过筛选难易样本,并更多地选择困难样本进行迭代训练,从而学习到困难样本的特征,提升对困难样本的区分度.同时为保证样本筛选过程中的尺度不变性,让网络同等对待不同尺度的样本,采用基于区域的定位损失,与难样本挖掘更好地结合.通过在公开数据集上的实验验证,证明了该方法可以有效降低检测的虚警率.
作者：张博程 李致衡 师皓 陈亮 崔子涵 何成
作者单位：北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究所,北京100081;嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室,北京100081;北京理工大学重庆创新中心,重庆401120北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究所,北京100081;嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室,北京100081
母体文献：第十五届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集
会议名称：第十五届全国信号和智能信息处理与应用学术会议
会议时间：2022年4月10日
会议地点：重庆
主办单位：中国高科技产业化研究会
语种：chi
分类号：
关键词：合成孔径雷达 目标检测 虚警抑制 难例挖掘 定位损失
在线出版日期：2022年5月27日
基金项目：
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