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公开(公告)号：CN112529806A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011477985.9
申请日：2020-12-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于生成对抗网络信息最大化的SAR图像数据增强方法，将输入噪声矢量分解为不可压缩的噪声源z和隐变量c；通过构建生成器网络，生成虚假图像；构建鉴别器网络，将真实的SAR图像x和生成的虚假图像输入鉴别器网络D，输出判别结果；使用神经网络将辅助分布Q参数化并输出Q(c|x)的参数；最大化隐变量c和生成的虚假图像之间的互信息；基于Adam优化算法，对计算的损失值和学习率对生成器、鉴别器和Q网络分别进行梯度的反向传播，更新网络参数；交叉训练生成器网络，鉴别器网络和辅助分布Q网络直至达到纳什平衡；保存生成的虚假图像。本发明实现SAR图像数据的有效增强，从而缓解了SAR图像识别领域数据量不足和样本缺乏多样性等问题。
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