公开(公告)号：CN119339060A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411446188.2

申请日：2024-10-16

Applicant: 重庆大学

Inventor： 张新征 ,  闫梦可 ,  蒋代平

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/098 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明涉及一种基于轮廓增强和协同训练的半监督SAR目标识别方法及系统。具体而言，该方法将待识别的SAR图像输入训练好的目标识别模型来生成相应的目标预测结果。训练过程分为两个阶段：第一阶段是，对无标签的SAR图像样本进行轮廓提取和增强处理，然后利用FixMatch框架进行半监督学习。第二阶段是，使用第一阶段中标签样本的弱增广图像输入协同训练网络进行训练，汇总不同轮次的判决结果，并通过熵值判断每个判决结果的可靠性。协同训练网络的共同判决结果组成一个抽样池，从中抽取一定数量的高置信度样本作为伪标签样本来扩充第一阶段的标签训练集，进而使用扩充后的标签训练集继续训练FixMatch。本发明显著提高了SAR目标识别的准确性、可靠性和鲁棒性。