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公开(公告)号:CN115775353A
公开(公告)日:2023-03-10
申请号:CN202211339159.7
申请日:2022-10-28
申请人: 重庆大学
IPC分类号: G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80
摘要: 本发明具体涉及基于半监督的SAR图像目标识别方法,包括:通过经过训练的目标识别模型生成待识别SAR图像的目标预测值;训练目标识别模型时:首先获取用于训练的有标签图像和无标签图像并输入特征融合网络中,并基于有标签预测值计算有监督损失;然后对无标签图像进行弱增强和强增强并分别输入特征融合网络中,输出弱增强预测值和强增强预测值;随后基于弱增强预测值生成对应的正伪标签和负伪标签并计算无监督损失;再基于预设的置信阈值和相似阈值选取对应的无标签图像对来计算相似伪标签损失;最后通过有监督损失、无监督损失和相似伪标签损失联合训练目标识别模型。本发明能够提高SAR目标识别的准确率和有效性。