跨模态域自适应SAR图像舰船检测与识别

作者：宋玉成; 李景润; 田甜; 田金文^*

来源：华中科技大学学报(自然科学版)科技大学, 2022, 50(11): 107-113.

DOI：10.13245/j.hust.221113

• 舰船检测
• 军民舰船识别
• 合成孔径雷达(SAR)图像
• 迁移学习
• 域自适应

针对合成孔径雷达(SAR)数据成像质量差和标注不足的问题，提出一种跨模态域自适应端到端的SAR图像舰船目标检测与识别方法．首先，针对SAR舰船检测中目标特征辨识度低和背景信息复杂度高的问题，设计了融合多尺度特征和局部上下文信息及背景抑制来改进兴趣区域变换网络(RoITransformer)的特征表达能力；然后，针对SAR数据属性标签标注困难及样本缺乏的问题，设计了域适应模块在全局和实例级别实现对齐特征，将属性知识从光学数据跨模态迁移到SAR数据上．自建了近岸区域高分辨率SAR舰船数据集(HRSSRD)，结果表明：所提方法在HRSSRD上实现了88.5%的检测精度，在舰船检测和军民识别任务上具有良好的性能．

• 出版日期2022
• 单位华中科技大学; 自动化学院