基于多判别器生成对抗网络的半监督SAR自动目标生成与识别.pdf

简介：
本文提出了一种基于多判别器生成对抗网络的半监督方法，用于合成和识别SAR图像中的目标。该技术结合少量标记数据和大量未标记样本进行训练，以提高SAR目标识别系统的性能和鲁棒性。 本段落探讨了如何将生成对抗网络（GAN）与卷积神经网络（CNN）相结合，在半监督学习框架下提高合成孔径雷达（SAR）图像自动目标识别（ATR）的能力。文中涉及的关键技术点包括： 1. 合成孔径雷达自动目标识别：这是一种利用雷达波对地表进行高分辨率成像的技术，广泛应用于军事侦察和环境监测等领域。在这些场景中，通过计算机视觉技术来识别SAR图像中的物体是一项挑战性任务。 2. 卷积神经网络（CNN）的应用：作为一种强大的深度学习模型，CNN特别适用于处理二维图像数据，并能自动提取特征以完成分类、目标检测等任务。 3. 半监督学习与标签平滑正则化：由于标注SAR图像的数据稀缺，在ATR任务中采用半监督方法变得尤为重要。这种方法通过少量标记样本和大量未标记样本进行训练，有助于提升模型在新数据上的泛化能力。 4. 生成对抗网络（GAN）及其应用：由一个生成器和多个判别器组成的GAN结构可以模拟真实图像的分布特性，并用于增强CNN的数据集大小及多样性。这种方法特别适合于处理像SAR这样的复杂场景下的目标识别问题，通过减少对标签数据的依赖来提高模型性能。 5. 多判别器架构：文章中提出的改进型多判别器GAN结构旨在解决训练过程中的不稳定性问题。每个判别器专注于不同的特征维度，帮助生成器学习更丰富和复杂的样本分布。 6. 实验评估与结果展示：通过在MSTAR数据集上的实验验证了所提出的方法的有效性。该方法利用有限的标记信息，在提高模型准确度的同时增强了其鲁棒性和泛化能力。 综上所述，本段落提供了一种新的解决方案来应对SAR图像自动目标识别中的标签样本稀缺问题，并展示了结合深度学习与半监督技术在提升模型性能方面的潜力。这种方法不仅为解决特定领域的挑战提供了新思路，也为其他相关研究领域带来了启发和参考价值。