[发明专利]一种提高SAR图像中靠岸船只检测精度的方法

摘要

本发明公开了一种提高SAR图像中靠岸船只检测精度的方法，它是基于深度学习理论，主要包括生成对抗网络、K‑means聚类、场景扩增、经典检测网络(Faster R‑CNN、Cascade R‑CNN、SSD、RetinaNet)四部分。生成对抗网络实现图像的特征提取，K‑means聚类方法利用提取得到的特征实现图像的二分类、得到每幅图像的分类结果，场景扩增得到更平衡的数据集，经典检测网络使用处理过后的数据集进行训练，执行检测任务。本发明在略微提高离岸船只检测精度的同时，将靠岸船只在Faster R‑CNN、Cascade R‑CNN、SSD、RetinaNet网络上的检测精度分别提高了8.60％，8.32％，18.15％，12.40％，提高了靠岸船只检测精度。