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高子航 (高子航.) | 刘兆英 (刘兆英.) | 张婷 (张婷.) | 李玉鑑 (李玉鑑.)

Abstract:

为了提高红外舰船目标的分割准确率,提出一种基于对抗域适应的红外舰船目标分割方法,其中有标注的可见光舰船图像为源域,没有标注的红外舰船图像为目标域.为了解决两个域之间的风格差异问题,本文依次对源域的可见光图像进行灰度化和白化预处理,将其转换为具有目标域风格的图像.对于目标域的红外图像,使用去噪网络进行优化;接着,为了解决判别网络视野受限问题,设计基于空洞卷积的判别网络;最后,针对目标域预测图像置信度低问题,将目标域预测图像的信息熵加入到对抗损失中.在可见光和红外舰船图像组成的数据集上的实验结果高于现有方法,证明了本文方法的有效性.

Keyword:

目标分割 信息熵 域适应 生成对抗学习 红外舰船图像

Author Community:

  • [ 1 ] [高子航]北京工业大学
  • [ 2 ] [刘兆英]北京工业大学
  • [ 3 ] [李玉鑑]桂林电子科技大学
  • [ 4 ] [张婷]北京工业大学

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数据采集与处理

ISSN: 1004-9037

Year: 2023

Issue: 3

Volume: 38

Page: 598-607

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