SAR目标检测相关文献整理

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Deep Learning for End-to-End Automatic Target Recognition from Synthetic Aperture Radar Imagery

从合成孔径雷达图像进行端到端自动目标识别的深度学习

合成孔径雷达(SAR)自动目标识别(ATR)的标准体系结构包括三个阶段:检测,辨别和分类。近年来,已经提出了用于SAR ATR的卷积神经网络(CNN),但是它们中的大多数将从SAR图像提取的目标芯片中的目标类别进行分类,作为SAR ATR的第三阶段的分类。在此报告中,我们提出了一种用于SAR图像的端到端ATR的新型CNN。CNN命名验证支持网络(VersNet)端到端执行SAR ATR的所有三个阶段。VersNet输入具有多个类别和多个目标的任意大小的SAR图像,并输出代表每个检测到的目标的位置,类别和姿态的SAR ATR图像。

https://arxiv.org/abs/1801.08558

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船只检测——文献阅读第一期,目标检测+哨兵Sentinel数据

目标检测方法——R-FCN

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26页综述,99篇参考文献!自动驾驶的3D目标检测技术!中国人民大学出品!

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