研究目的
研究一种新型半监督全卷积网络与生成对抗网络(GANs)相结合的方法在提高PolSAR地形分类精度方面的应用。
研究成果
与现有方法相比，所提出的FC-SGAN方法实现了更高的分类精度和更优的性能，证明了其在PolSAR地形分类任务中的有效性。全卷积结构在处理像素级分类任务时具有高效性。
研究不足
该研究未讨论训练FC-SGAN所需的计算资源，也未探讨该方法对更大数据集的可扩展性。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于全卷积半监督生成对抗网络的极化SAR分类
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于全卷积半监督生成对抗网络的极化SAR分类
DOI：10.1109/IGARSS.2018.8519541
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要：
我们提出了一种用于极化合成孔径雷达（PolSAR）地形分类的新型半监督全卷积网络。首先，通过设计全卷积结构，我们可以执行基于像素的分类任务。然后，通过应用半监督生成对抗网络（GAN），我们利用标记和未标记样本，旨在获得更高的分类精度。通过极小极大化的双人博弈，GAN比其他"单玩家"分类器具有更优性能。最后，我们将全卷积结构与半监督GAN相结合。我们的全卷积半监督GAN（FC-SGAN）具有出色的空间特征学习能力，能够执行端到端的基于像素的分类任务。实验结果表明，与现有方法相比，所提方法具有更优性能。即使训练集规模缩小，我们的方法仍能保持高精度。
作者：
Mengchen Liu，Yue Hu，Shuang Wang，Yanhe Guo，Biao Hou，Licheng Jiao，Xiaojin Hou
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