博士论坛 | 复杂场景下基于深度学习的SAR目标检测方法研究（视频）

2023年10月22日-10月30日，第三届雷达学报博士论坛成功举办！西安电子科技大学杜宇昂博士生10月28日下午在SAR图像解译技术分论坛做了题为《复杂场景下基于深度学习的SAR目标检测方法研究》的学术报告。

报告简介

深层检测网络因强大的特征学习能力被广泛应用于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)目标检测领域，然而，复杂场景SAR图像中，复杂人造和自然杂波易与目标混淆，导致虚警、漏警严重；SAR目标的尺寸、朝向角度多样，传统卷积层受限于其固定的正方形卷积采样位置，导致其感受野中存在杂波，对目标的特征提取造成干扰；此外，深层网络严重依赖目标级标注进行训练，这对成像场景大且可视性差的SAR图像来说，获取极为困难，而少量目标级标注条件下，SAR目标检测性能差。

针对以上三种问题，报告人分别提出结合注意力机制和梯度协调机制的SAR目标检测网络、基于矩形不变可旋转卷积的SAR车辆检测网络和基于场景区域鉴别的半监督SAR近岸海域舰船检测网络三种方法，所提方法均基于实测SAR数据得到进行实验，实验结果均证明了所提方法的有效性。

报告视频

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第三届雷达学报博士论坛 | SAR图像解译分论坛-复杂场景下基于深度学习的SAR目标检测方法研究

报告PPT

本报告PPT共46张。

博士简介

杜宇昂，2019年毕业于西安电子科技大学，获得信息对抗技术专业学士学位。2019至今，在西安电子科技大学攻读信号与信息处理专业博士学位。主要研究方向为合成孔径雷达（SAR）目标检测、深度学习和模式识别。