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研究了基于生成式对抗网络(GAN)和跨域自适应迁移学习的样本生成和自动标注方法。该方法利用自适应迁移学习网络,基于已有的少量可见光图像样本集,挖掘目标在红外和可见光图像中特征内在相关性,构建自适应的转换迁移学习网络模型,生成标注好的目标图像。提出的方法解决了红外图像样本数量少且标注费时的问题,为后续多频段协同目标检测和识别获得了足够的样本数据。实验结果表明:自动标注算法对实际采集的装甲目标图像和生成的装甲目标图像各1 000张进行自动标注测试,对实际装甲目标图像的标注准确率达到95%以上,对生成的装