研究目的
为应对星载红外舰船检测中训练深度学习模型时标注数据有限的挑战，提出一种利用光学图像生成合成目标的方法。
研究成果
该方法能有效地从光学图像生成合成红外目标，使得在真实训练数据有限的情况下，也能实现星载红外图像中的高精度舰船检测。其性能优于经典方法，并展示了迁移学习在遥感应用中的潜力。
研究不足
该方法依赖于谷歌地球等来源的光学图像的可用性，光学图像与红外图像之间的分辨率差异可能会影响迁移质量。实验仅限于Landsat - 8的特定波段，可能无法推广到其他红外传感器或条件。
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基于卷积神经网络和合成目标的星载红外图像舰船检测
DOI：10.1016/j.infrared.2018.12.040
期刊：Infrared Physics & Technology
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要：
基于卷积神经网络（CNN）的红外舰船自动检测方法仅需合成目标训练数据。该方法针对星载红外图像中舰船目标检测需求提出，其全天气探测能力对军事和民用领域均具有重要意义。虽然深度学习方法已在诸多图像处理领域取得显著成效，但其训练过程仍依赖大量标注数据，这种局限可能影响红外图像目标检测任务的应用性能。为解决红外训练数据匮乏问题，我们设计了迁移网络（T-Net），能从谷歌地球图像生成大量具有红外特征的合成舰船目标。实验采用Landsat-8卫星近红外波段（0.845μm-0.885μm）、短波红外波段（1.560μm-1.66μm）和长波红外波段（2.1μm-2.3μm）图像进行验证。结果表明：T-Net具备优异的目标生成功能，仅使用合成训练样本时，本检测方法的精度超越其他经典舰船检测算法。
作者：
Bitao Jiang，Xiaofeng Ma，Yao Lu，Yang Li，Li Feng，Zhenwei Shi
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