基于卷积神经网络的SAR图像目标检测算法.pdf

基于卷积神经网络的SAR图像目标检测算法 本文研究了基于卷积神经网络的SAR图像目标检测算法，在训练样本不足的情况下，利用已有的完备数据集来辅助场景复杂且训练样本不足的数据集进行检测。用已有的完备数据集训练得到CNN分类模型，用于对候选区域提取网络和目标检测网络做参数初始化；然后，利用完备数据集对训练数据集做扩充；通过“四步训练法”得到候选区域提取模型和目标检测模型。 本文的关键技术点包括： 1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：CNN是深度学习中的一种常用技术，通过卷积层和池化层可以自动学习图像特征。 2. 目标检测（Target Detection）：目标检测是计算机视觉中的一种常见任务，旨在检测图像中的目标对象。 3. 训练数据扩充（Training Data Augmentation）：由于训练样本不足，需要通过数据扩充来增加训练数据的数量和多样性。 4. “四步训练法”（Four-Step Training Algorithm）：该算法通过四步来训练候选区域提取模型和目标检测模型，提高了检测算法的准确性。 本文的研究结果表明，基于卷积神经网络的SAR图像目标检测算法可以获得较好的检测效果，具有重要的研究意义和应用价值。 在实践中，本文的算法可以应用于各类图像目标检测任务，例如物体检测、人脸检测、车辆检测等。同时，本文的研究结果也可以为其他计算机视觉任务提供参考和借鉴。 在未来，基于卷积神经网络的SAR图像目标检测算法还可以进一步优化和改进，例如通过增加更多的训练数据、使用其他深度学习模型等。