Invention Publication
- Patent Title: 基于自监督学习基础模型的合成孔径雷达目标识别方法
-
Application No.: CN202410112554.4Application Date: 2024-01-26
-
Publication No.: CN118155013APublication Date: 2024-06-07
- Inventor: 刘永祥 , 李玮杰 , 杨威 , 刘丽 , 张文鹏 , 刘天鹏 , 张双辉 , 刘振 , 黎湘
- Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
- Applicant Address: 湖南省长沙市开福区德雅路109号
- Assignee: 中国人民解放军国防科技大学
- Current Assignee: 中国人民解放军国防科技大学
- Current Assignee Address: 湖南省长沙市开福区德雅路109号
- Agency: 长沙正奇专利事务所有限责任公司
- Agent 王娟
- Main IPC: G06V10/774
- IPC: G06V10/774 ; G06V20/10 ; G06V10/30 ; G06V10/52 ; G06V10/776 ; G06V10/80 ; G06V10/44 ; G06V10/82 ; G06N3/0455 ; G06N3/0464 ; G06N3/0895
Abstract:
本发明公开了一种基于自监督学习基础模型的合成孔径雷达目标识别方法，结合了SAR领域知识的目标编码器，有效解决了SAR图像中的散斑噪声干扰自监督学习问题，使得自监督学习能够获取高质量特征作为监督信号，提高了下游任务微调性能，模型泛化性好；本发明能有效适应SAR图像低质量和噪声特点，可以通过扩展数据规模可以进一步提高自监督学习用于基础模型训练效果，充分利用现有大规模无标签SAR图像，模型扩展性好。
Information query
